日志
大数据面试题
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1.hbase大批量写入数据该如何优化？
（1）预分区，预分区防止热点
（2）hbase的堆内存增加到3GB，条件好可以增加到4-8G
（3）批量的读取和写入
2.spark用Yarn调度任务时候，某个节点宕机，该如何处理?
一个节点宕机，如果是worker宕机没有关系，spark会重新分配
3.一个小组公用一个集群开发，如果有大量的读或则写的操作时，资源该如何划分。
这个很多公司这样做，而且跑集群的任务的时候，资源也是得不到合理的使用。
技术手段：
1.对于大量的读取资源有限的情况下，可以采用时间错开
2.如何同时存在，采用技术手段，Yarn实现资源的隔离，包括内存，io，网络资源的隔离
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