大數(shù)據(jù)面試題之?dāng)?shù)倉(cāng)問題

DW層的數(shù)據(jù)應(yīng)該是一致的、準(zhǔn)確的、干凈的數(shù)據(jù)，即對(duì)源系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行了清洗（去除了雜質(zhì)）后的數(shù)據(jù)。這一層的數(shù)據(jù)一般是遵循數(shù)據(jù)庫(kù)第三范式的，其數(shù)據(jù)粒度通常和ODS的粒度相同。在DW層會(huì)保存BI系統(tǒng)中所有的歷史數(shù)據(jù)，例如保存10年的數(shù)據(jù)。


EDW主要面向?qū)I(yè)分析人員、輔助決策支持人員等，為了實(shí)現(xiàn)基于歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)挖掘，以獲得客戶深層次的特征和市場(chǎng)發(fā)展的規(guī)律，例如專業(yè)分析人員的經(jīng)營(yíng)狀況趨勢(shì)分析由EDW提 供支撐。

DM  


數(shù)據(jù)集市，以某個(gè)業(yè)務(wù)應(yīng)用為出發(fā)點(diǎn)而建設(shè)的局部DW。DM只關(guān)心自己需要的數(shù)據(jù)，不會(huì)全量考慮企業(yè)整體數(shù)據(jù)架構(gòu)和應(yīng)用，每個(gè)應(yīng)用有自己的DM。 數(shù)據(jù)集市就是滿足特定的部門或者用戶的需求，按照多維的方式進(jìn)行存儲(chǔ)，包括定義維度、需要計(jì)算的指標(biāo)、維度的層次等，生成面向決策分析需求的數(shù)據(jù)立方體(data cube)。


這層數(shù)據(jù)是面向主題來組織數(shù)據(jù)的，通常是星形或雪花結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)粒度來說，這層的數(shù)據(jù)是輕度匯總級(jí)的數(shù)據(jù)，已經(jīng)不存在明細(xì)數(shù)據(jù)了。從數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度來說，通常是 DW 層的一部分，主要的目的是為了滿足用戶分析的需求，而從分析的角度來說，用戶通常只需要分析近幾年（如近三年的數(shù)據(jù)）的即可。從數(shù)據(jù)的廣度來說，仍然覆蓋了所有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。一個(gè)星型結(jié)構(gòu)包含兩個(gè)基本部分——一個(gè)事實(shí)表和各種支持維表。


事實(shí)表  ---- 
描述數(shù)據(jù)集市中最密集的數(shù)據(jù)。在電話公司中，用于呼叫的數(shù)據(jù)是典型的最密集數(shù)據(jù)；在銀行中，與賬目核對(duì)和自動(dòng)柜員機(jī)有關(guān)的數(shù)據(jù)是典型的最密集數(shù)據(jù)。對(duì)于零售業(yè)而言，銷售和庫(kù)存數(shù)據(jù)是最密集的數(shù)據(jù)等。通常，事實(shí)表的數(shù)據(jù)不能更改，但可以輸入數(shù)據(jù)。 它包括：一個(gè)反映事實(shí)表建立目的的實(shí)體的主鍵，如一張訂單、一次銷售、一個(gè)電話等等，主鍵信息，連接事實(shí)表與維表的外鍵。 


維度表 ---- 維表是圍繞著事實(shí)表建立的。維表包含非密集型數(shù)據(jù)，它通過外鍵與事實(shí)表相連。典型的維表建立在數(shù)據(jù)集市的基礎(chǔ)上，包括產(chǎn)品目錄、客戶名單、廠商列表等等。


數(shù)據(jù)集市產(chǎn)品 --- 
國(guó)外知名的Garnter關(guān)于數(shù)據(jù)集市產(chǎn)品報(bào)告中，位于第一象限的敏捷商業(yè)智能產(chǎn)品有QlikView, Tableau和SpotView



2. hive 的幾種存儲(chǔ)格式

Hive文件存儲(chǔ)格式
1.textfile
textfile為默認(rèn)格式
存儲(chǔ)方式：行存儲(chǔ)
磁盤開銷大 數(shù)據(jù)解析開銷大
壓縮的text文件 hive無(wú)法進(jìn)行合并和拆分

2.sequencefile
二進(jìn)制文件,以<key,value>的形式序列化到文件中
存儲(chǔ)方式：行存儲(chǔ)
可分割 壓縮
一般選擇block壓縮
優(yōu)勢(shì)是文件和Hadoop api中的mapfile是相互兼容的。


3.rcfile
存儲(chǔ)方式：數(shù)據(jù)按行分塊 每塊按照列存儲(chǔ)
壓縮快 快速列存取
讀記錄盡量涉及到的block最少
讀取需要的列只需要讀取每個(gè)row group 的頭部定義。
讀取全量數(shù)據(jù)的操作 性能可能比sequencefile沒有明顯的優(yōu)勢(shì)



4.orc

存儲(chǔ)方式：數(shù)據(jù)按行分塊 每塊按照列存儲(chǔ)

壓縮快 快速列存取

效率比rcfile高,是rcfile的改良版本



5.自定義格式
用戶可以通過實(shí)現(xiàn)inputformat和 outputformat來自定義輸入輸出格式。

總結(jié)：
textfile 存儲(chǔ)空間消耗比較大，并且壓縮的text 無(wú)法分割和合并 查詢的效率最低,可以直接存儲(chǔ)，加載數(shù)據(jù)的速度最高
sequencefile 存儲(chǔ)空間消耗最大,壓縮的文件可以分割和合并 查詢效率高，需要通過text文件轉(zhuǎn)化來加載
rcfile 存儲(chǔ)空間最小，查詢的效率最高 ，需要通過text文件轉(zhuǎn)化來加載，加載的速度最低

3.flume 各個(gè)組件的介紹
1.   SourceNetCat Source：綁定的端口（tcp、udp），將流經(jīng)端口的每一個(gè)文本行數(shù)據(jù)作為Event輸入；type：source的類型，必須是netcat。
bind：要監(jiān)聽的(本機(jī)的)主機(jī)名或者ip。此監(jiān)聽不是過濾發(fā)送方。一臺(tái)電腦不是說只有一個(gè)IP。有多網(wǎng)卡的電腦，對(duì)應(yīng)多個(gè)IP。
port：綁定的本地的端口。

Avro Source：監(jiān)聽一個(gè)avro服務(wù)端口，采集Avro數(shù)據(jù)序列化后的數(shù)據(jù)；type：avrosource的類型，必須是avro。
bind：要監(jiān)聽的(本機(jī)的)主機(jī)名或者ip。此監(jiān)聽不是過濾發(fā)送方。一臺(tái)電腦不是說只有一個(gè)IP。有多網(wǎng)卡的電腦，對(duì)應(yīng)多個(gè)IP。
port：綁定的本地的端口。

Exec Source：于Unix的command在標(biāo)準(zhǔn)輸出上采集數(shù)據(jù)；type:source的類型：必須是exec。
command：要執(zhí)行命令。

Spooling Directory Source：監(jiān)聽一個(gè)文件夾里的文件的新增，如果有則采集作為source。type：source 的類型：必須是spooldir
spoolDir：監(jiān)聽的文件夾 【提前創(chuàng)建目錄】
fileSuffix：上傳完畢后文件的重命名后綴，默認(rèn)為.COMPLETED
deletePolicy：上傳后的文件的刪除策略never和immediate，默認(rèn)為never。
fileHeader：是否要加上該文件的絕對(duì)路徑在header里，默認(rèn)是false。
basenameHeader：是否要加上該文件的名稱在header里，默認(rèn)是false。

2. SinkHDFS Sink：將數(shù)據(jù)傳輸?shù)絟dfs集群中。type：sink的類型 必須是hdfs。
hdfs.path：hdfs的上傳路徑。
hdfs.filePrefix：hdfs文件的前綴。默認(rèn)是:FlumeData
hdfs.rollInterval:間隔多久產(chǎn)生新文件，默認(rèn)是:30（秒） 0表示不以時(shí)間間隔為準(zhǔn)。
hdfs.rollSize：文件到達(dá)多大再產(chǎn)生一個(gè)新文件，默認(rèn)是:1024（bytes）0表示不以文件大小為準(zhǔn)。
hdfs.rollCount：event達(dá)到多大再產(chǎn)生一個(gè)新文件，默認(rèn)是:10（個(gè)）0表示不以event數(shù)目為準(zhǔn)。
hdfs.batchSize：每次往hdfs里提交多少個(gè)event，默認(rèn)為100
hdfs.fileType：hdfs文件的格式主要包括：SequenceFile, DataStream ,CompressedStream，如果使用了CompressedStream就要設(shè)置壓縮方式。
hdfs.codeC：壓縮方式：gzip, bzip2, lzo, lzop, snappy
注：%{host}可以使用header的key。以及%Y%m%d來表示時(shí)間，但關(guān)于時(shí)間的表示需要在header里有timestamp這個(gè)key。

Logger Sink將數(shù)據(jù)作為日志處理（根據(jù)flume中的設(shè)置的日志方式來顯示）要在控制臺(tái)顯示在運(yùn)行agent的時(shí)候加入：-Dflume.root.logger=INFO,console 。
type：sink的類型：必須是 logger。
maxBytesToLog：打印body的最長(zhǎng)的字節(jié)數(shù) 默認(rèn)為16

Avro Sink：數(shù)據(jù)被轉(zhuǎn)換成Avro Event，然后發(fā)送到指定的服務(wù)端口上。type：sink的類型：必須是 avro。
hostname：指定發(fā)送數(shù)據(jù)的主機(jī)名或者ip
port：指定發(fā)送數(shù)據(jù)的端口

File Roll Sink：數(shù)據(jù)發(fā)送到本地文件。type：sink的類型：必須是 file_roll。
sink.directory：存儲(chǔ)文件的目錄【提前創(chuàng)建目錄】
batchSize：一次發(fā)送多少個(gè)event。默認(rèn)為100
sink.rollInterval：多久產(chǎn)生一個(gè)新文件，默認(rèn)為30s。單位是s。0為不產(chǎn)生新文件?！炯词箾]有數(shù)據(jù)也會(huì)產(chǎn)生文件】

3.ChannelMemory Channel使用內(nèi)存作為數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。Type channel的類型：必須為memory
capacity：channel中的最大event數(shù)目
transactionCapacity：channel中允許事務(wù)的最大event數(shù)目

File Channel 使用文件作為數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)Type channel的類型：必須為 file
checkpointDir ：檢查點(diǎn)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)目錄【提前創(chuàng)建目錄】
dataDirs ：數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)目錄【提前創(chuàng)建目錄】
transactionCapacity：channel中允許事務(wù)的最大event數(shù)目

Spillable Memory Channel 使用內(nèi)存作為channel超過了閥值就存在文件中Type channel的類型：必須為SPILLABLEMEMORY
memoryCapacity：內(nèi)存的容量event數(shù)
overflowCapacity：數(shù)據(jù)存到文件的event閥值數(shù)
checkpointDir：檢查點(diǎn)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)目錄
dataDirs：數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)目錄

4. InterceptorTimestamp Interceptor 時(shí)間戳攔截器 在header里加入key為timestamp，value為當(dāng)前時(shí)間。type：攔截器的類型，必須為timestamp
preserveExisting：如果此攔截器增加的key已經(jīng)存在，如果這個(gè)值設(shè)置為true則保持原來的值，否則覆蓋原來的值。默認(rèn)為false

Host Interceptor 主機(jī)名或者ip攔截器，在header里加入ip或者主機(jī)名type：攔截器的類型，必須為host
preserveExisting：如果此攔截器增加的key已經(jīng)存在，如果這個(gè)值設(shè)置為true則保持原來的值，否則覆蓋原來的值。默認(rèn)為false
useIP：如果設(shè)置為true則使用ip地址，否則使用主機(jī)名，默認(rèn)為true
hostHeader：使用的header的key名字，默認(rèn)為host

Static Interceptor 靜態(tài)攔截器，是在header里加入固定的key和value。type：avrosource的類型，必須是static。
preserveExisting:如果此攔截器增加的key已經(jīng)存在，如果這個(gè)值設(shè)置為true則保持原來的值，否則覆蓋原來的值。默認(rèn)為false
key:靜態(tài)攔截器添加的key的名字
value:靜態(tài)攔截器添加的key對(duì)應(yīng)的value值

5.  Channel SelectorMultiplexing Channel Selector 根據(jù)header的key的值分配channelselector.type 默認(rèn)為replicating
selector.header：選擇作為判斷的key
selector.default：默認(rèn)的channel配置
selector.mapping.*：匹配到的channel的配置

6. Sink Processor負(fù)載均衡
a1.sinkgroups=g1
a1.sinkgroups.g1.sinks=k1 k2
a1.sinkgroups.g1.processor.type=load_balance
a1.sinkgroups.g1.processor.backoff=true
a1.sinkgroups.g1.processor.selector=round_robin
a1.sinkgroups.g1.processor.selector.maxTimeOut=30000

backoff：開啟后，故障的節(jié)點(diǎn)會(huì)列入黑名單，過一定時(shí)間再次發(fā)送，如果還失敗，則等待是指數(shù)增長(zhǎng)；直到達(dá)到最大的時(shí)間。
如果不開啟，故障的節(jié)點(diǎn)每次都會(huì)被重試。
selector.maxTimeOut：最大的黑名單時(shí)間（單位為毫秒）。

故障轉(zhuǎn)移
a1.sinkgroups=g1
a1.sinkgroups.g1.sinks=k1 k2
a1.sinkgroups.g1.processor.type=failover
a1.sinkgroups.g1.processor.priority.k1=10
a1.sinkgroups.g1.processor.priority.k2=5
a1.sinkgroups.g1.processor.maxpenalty=10000
#maxpenalty 對(duì)于故障的節(jié)點(diǎn)最大的黑名單時(shí)間 (in millis 毫秒)


今日小作業(yè)：
4. flume 和 kafka 的區(qū)別

hive的底層實(shí)現(xiàn)原理

hive和hbase的區(qū)別  以及為什么hive是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

spark 消費(fèi) kafka時(shí) 會(huì)出現(xiàn)的問題   和  spark消費(fèi)kafka時(shí) 是如何消費(fèi)的

hive 和spark的運(yùn)行機(jī)理有什么不同

hive 實(shí)現(xiàn) 查詢某字段連續(xù)出現(xiàn)    查詢列表時(shí)間

作者：黑馬程序員大數(shù)據(jù)培訓(xùn)學(xué)院

首發(fā)： http://java.itheima.com