大数据开发岗面试复习30天冲刺 - 日积月累,每日五题【Day09】——Hbase3

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
简介: 大数据开发岗面试复习30天冲刺 - 日积月累,每日五题【Day09】——Hbase3

停🤚

不要往下滑了,

默默想5min,

看看这5道面试题你都会吗?

面试题 01、表的Region的划分规则及数据写入分区的规则是什么?
面试题02、Region的内部存储结构是什么?
面试题 03、什么是热点问题?
面试题04、怎么解决热点问题?
面试题05、Rowkey如何设计,设计规则是什么?

以下答案仅供参考:

面试题 01、表的Region的划分规则及数据写入分区的规则是什么?

•Region划分规则:范围划分,一张表可以在Rowkey行的方向上划分多个Region,每个Region构成一段连续的区间

•数据划分规则:根据Rowkey属于哪个Region的范围,就将这条数据写入哪个Region分区中

面试题02、Region的内部存储结构是什么?

•每个RegionServer中管理多个Region

•每个Region中根据列族划分多个Store

•每个Store中有1个memstore和多个StoreFile文件

•数据写入memstore中,如果达到内存阈值,memstore中的数据将写入StoreFile

面试题 03、什么是热点问题?

•现象:在某个时间段内,大量的读写请求全部集中在某个Region中,导致这台RegionServer的负载比较高,其他的Region和RegionServer比较空闲

•问题:这台RegionServer故障的概率就会增加,整体性能降低,效率比较差

•原因:本质上的原因,数据分配不均衡

•情况

–一张表只有一个Region

–一张表有多个Region,但是Rowkey是连续产生的

面试题04、怎么解决热点问题?

•合理的设计Rowkey,构建不连续的Rowkey

•根据Rowkey的前缀,为表划分多个Region

面试题05、Rowkey如何设计,设计规则是什么?

•业务原则:贴合业务,保证前缀是最常用的查询字段

•唯一原则:每条rowkey唯一表示一条数据

•组合原则:常用的查询条件组合作为Rowkey

•散列原则:rowkey构建不能连续

•长度原则:满足业务需求越短越好

总结

今天我们复习了面试中常考的Hbase相关的五个问题,你做到心中有数了么?

其实做这个专栏我也有私心,就是希望借助每天写一篇面试题,督促自己学习,以免在吹水群甚至都没有谈资!

对了,如果你的朋友也在准备面试,请将这个系列扔给他,

好了,今天就到这里,学废了的同学,记得在评论区留言:打卡。给同学们以激励。


相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
2月前
|
存储 安全 Java
每日大厂面试题大汇总 —— 今日的是“美团-后端开发-一面”
文章汇总了美团后端开发一面的面试题目,内容涉及哈希表、HashMap、二叉树遍历、数据库索引、死锁、事务隔离级别、Java对象相等性、多态、线程池拒绝策略、CAS、设计模式、Spring事务传播机制及RPC序列化工具等。
56 0
|
2月前
|
存储 消息中间件 NoSQL
每日大厂面试题大汇总 —— 今日的是“京东-后端开发-一面”
文章汇总了京东后端开发一面的面试题目,包括ArrayList与LinkedList的区别、HashMap的数据结构和操作、线程安全问题、线程池参数、MySQL存储引擎、Redis性能和线程模型、分布式锁处理、HTTP与HTTPS、Kafka等方面的问题。
130 0
|
4月前
|
Java 大数据 分布式数据库
Spring Boot 与 HBase 的完美融合:探索高效大数据应用开发的新途径
【8月更文挑战第29天】Spring Boot是一款广受好评的微服务框架,以其便捷的开发体验著称。HBase则是一个高性能的大数据分布式数据库系统。结合两者,可极大简化HBase应用开发。本文将对比传统方式与Spring Boot集成HBase的区别,展示如何在Spring Boot中优雅实现HBase功能,并提供示例代码。从依赖管理、连接配置、表操作到数据访问,Spring Boot均能显著减少工作量,提升代码可读性和可维护性,使开发者更专注业务逻辑。
272 1
|
2月前
|
SQL 安全 关系型数据库
第三次面试总结 - 吉云集团 - 全栈开发
本文是作者对吉云集团全栈开发岗位的第三次面试总结,面试结果非常好,内容全面覆盖了Java基础、MySQL和项目经验,作者认为自己的MySQL基础知识稍弱,需要加强。
36 0
第三次面试总结 - 吉云集团 - 全栈开发
|
3月前
|
存储 分布式计算 分布式数据库
深入理解Apache HBase:构建大数据时代的基石
在大数据时代,数据的存储和管理成为了企业面临的一大挑战。随着数据量的急剧增长和数据结构的多样化,传统的关系型数据库(如RDBMS)逐渐显现出局限性。
460 12
|
2月前
|
消息中间件 存储 前端开发
资深Android开发的5个经典面试题
本文首发于公众号“AntDream”,欢迎关注。文章详细解答了五个常见的Android面试题,涵盖内存泄漏与溢出、Binder机制、MVC/MVP/MVVM架构、Handler机制及Context对象等内容,帮助读者深入了解Android开发的核心概念。
39 0
|
2月前
|
NoSQL 前端开发 关系型数据库
第四次面试总结 — 嘉和智能 - 全栈开发
本文是作者对嘉和智能全栈开发岗位的第四次面试总结,主要围绕对各种技术栈的了解程度进行提问,包括数据库的使用经验、对Redis和nginx的理解以及前端技能水平。
19 0
|
2月前
|
JSON 安全 前端开发
第二次面试总结 - 宏汉科技 - Java后端开发
本文是作者对宏汉科技Java后端开发岗位的第二次面试总结,面试结果不理想,主要原因是Java基础知识掌握不牢固,文章详细列出了面试中被问到的技术问题及答案,包括字符串相关函数、抽象类与接口的区别、Java创建线程池的方式、回调函数、函数式接口、反射以及Java中的集合等。
32 0
|
2月前
|
存储 Java 数据库
每日大厂面试题大汇总 —— 今日的是“顺丰-后端开发-一面”
文章汇总了顺丰后端开发一面的面试题目,涵盖了Java虚拟机内存模型、HashMap与ConcurrentHashMap的区别、Spring框架设计模式、SpringBoot与SpringMVC差异、Nacos注册中心原理、Seata分布式架构、MySQL事务隔离级别、数据库死锁问题解决方法、乐观锁实现方式、HBASE底层设计、BIO与NIO区别、以及为何不使用现有开源框架而选择自建平台等问题。
21 0
|
4月前
|
C# Windows 开发者
当WPF遇见OpenGL:一场关于如何在Windows Presentation Foundation中融入高性能跨平台图形处理技术的精彩碰撞——详解集成步骤与实战代码示例
【8月更文挑战第31天】本文详细介绍了如何在Windows Presentation Foundation (WPF) 中集成OpenGL,以实现高性能的跨平台图形处理。通过具体示例代码,展示了使用SharpGL库在WPF应用中创建并渲染OpenGL图形的过程,包括开发环境搭建、OpenGL渲染窗口创建及控件集成等关键步骤,帮助开发者更好地理解和应用OpenGL技术。
296 0