BAT大数据的面试题 快收藏！

a、修改最大槽位数：槽位数是在各个 tasktracker 上的 mapred-site.xml 上设置的，默认都是 2

property  
namemapred.tasktracker.map.tasks.maximum/name  
value2/value  
/property  
property  
namemapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum/name  
value2/value  
/property 

b、调整心跳间隔：集群规模小于 300 时，心跳间隔为 300 毫秒

• mapreduce.jobtracker.heartbeat.interval.min 心跳时间
• mapred.heartbeats.in.second 集群每增加多少节点，时间增加下面的值
• mapreduce.jobtracker.heartbeat.scaling.factor 集群每增加上面的个数，心跳增多少

c、启动带外心跳

• mapreduce.tasktracker.outofband.heartbeat 默认是 false

d、配置多块磁盘

mapreduce.local.dir 

e、配置 RPC hander 数目

• mapred.job.tracker.handler.count 默认是 10，可以改成 50，根据机器的能力

f、配置 HTTP 线程数目

• tasktracker.http.threads 默认是 40，可以改成 100 根据机器的能力

g、选择合适的压缩方式，以 snappy 为例：

property  
namemapred.compress.map.output/name  
valuetrue/value  
/property  
property  
namemapred.map.output.compression.codec/name  
valueorg.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec/value  
/property 

17、设计题

1)采集nginx产生的日志，日志的格式为user ip time url htmlId 每天产生的文件的数据量上亿条，请设计方案把数据保存到HDFS上，并提供一下实时查询的功能(响应时间小于3s)

A、某个用户某天访问某个URL的次数

B、某个URL某天被访问的总次数

• 实时思路是：使用Logstash + Kafka + Spark-streaming + Redis + 报表展示平台
• 离线的思路是：Logstash + Kafka + Elasticsearch + Spark-streaming + 关系型数据库

A、B、数据在进入到Spark-streaming 中进行过滤，把符合要求的数据保存到Redis中

18、有 10 个文件，每个文件 1G，每个文件的每一行存放的都是用户的 query，每个文件的query 都可能重复。要求你按照 query 的频度排序。 还是典型的 TOP K 算法 ##，

解决方案如下：

1)方案 1：

顺序读取 10 个文件，按照 hash(query)%10 的结果将 query 写入到另外 10 个文件(记为)中。这样新生成的文件每个的大小大约也 1G(假设 hash 函数是随机的)。 找一台内存在 2G 左右的机器，依次对用 hash_map(query, query_count)来统计每个query 出现的次数。利用快速/堆/归并排序按照出现次数进行排序。将排序好的 query 和对应的 query_cout 输出到文件中。这样得到了 10 个排好序的文件(记为)。 对这 10 个文件进行归并排序(内排序与外排序相结合)。

2)方案 2：

一般 query 的总量是有限的，只是重复的次数比较多而已，可能对于所有的 query，一次性就可以加入到内存了。这样，我们就可以采用 trie 树/hash_map等直接来统计每个 query出现的次数，然后按出现次数做快速/堆/归并排序就可以了。

3)方案 3：

与方案 1 类似，但在做完 hash，分成多个文件后，可以交给多个文件来处理，采用分布式的架构来处理(比如 MapReduce)，最后再进行合并。

19、在 2.5 亿个整数中找出不重复的整数，注，内存不足以容纳这 2.5 亿个整数 。

• 方案 1：采用 2-Bitmap(每个数分配 2bit，00 表示不存在，01 表示出现一次，10 表示多次，11 无意义)进行，共需内存 2^32 * 2 bit=1 GB 内存，还可以接受。然后扫描这 2.5亿个整数，查看 Bitmap 中相对应位，如果是 00 变 01，01 变 10，10 保持不变。所描完事后，查看 bitmap，把对应位是 01 的整数输出即可。
• 方案 2：也可采用与第 1 题类似的方法，进行划分小文件的方法。然后在小文件中找出不重复的整数，并排序。然后再进行归并，注意去除重复的元素。

20、腾讯面试题：给 40 亿个不重复的 unsigned int 的整数，没排过序的，然后再给一个数，如何快速判断这个数是否在那 40 亿个数当中? ##

方案 1：oo，申请 512M 的内存，一个 bit 位代表一个 unsigned int 值。读入 40 亿个数，设置相应的 bit 位，读入要查询的数，查看相应 bit 位是否为 1，为 1 表示存在，为 0 表示不存在。

方案 2：这个问题在《编程珠玑》里有很好的描述，大家可以参考下面的思路，探讨一下： 又因为 2^32 为 40 亿多，所以给定一个数可能在，也可能不在其中; 这里我们把 40 亿个数中的每一个用 32 位的二进制来表示 ，假设这 40 亿个数开始放在一个文件中。 然后将这 40 亿个数分成两类:

• 1.最高位为 0
• 2.最高位为 1

并将这两类分别写入到两个文件中，其中一个文件中数的个数=20 亿，而另一个=20 亿(这相当于折半了); 与要查找的数的最高位比较并接着进入相应的文件再查找 再然后把这个文件为又分成两类:

• 1.次最高位为 0
• 2.次最高位为 1

并将这两类分别写入到两个文件中，其中一个文件中数的个数=10 亿，而另一个=10 亿(这相当于折半了); 与要查找的数的次最高位比较并接着进入相应的文件再查找。

.....

以此类推，就可以找到了,而且时间复杂度为 O(logn)，方案 2 完。

（编辑：宜春站长网）

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