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请简述HDFS上传文件的过程
1. 客户端将文件分成固定大小的block(默认128MB)
2. 客户端与NameNode通信，请求上传文件，并获取上传目标节点的信息
3. 客户端将第一个数据块上传到目标节点，并告知NameNode该节点上存储的数据块信息
4. 目标节点将数据块写入本地磁盘，直到所有数据块上传完成
5. 客户端继续上传下一个数据块，直到所有的数据块上传完成
6. 客户端告知NameNode上传完成，NameNode更新文件元数据信息
7. 如果上传的文件需要备份，则根据副本设置，将文件复制到其他节点上
8. 客户端收到上传成功的信息，并结束上传过程
hive
数据仓库
主要特征：
- 面向主题的
- 集成的
- 稳定的
- 时变的
数仓和数据库的区别
OLTP: On-Line Transaction Processing 联机事务处理过程
OLAP: On-Line Analytical Processing 联机分析处理
数据库的数据是面向业务和客户的（OLTP），数据库是为了企业活下来
数据仓库是面向分析（OLAP）,面向大数据工程师，数据仓库是让企业更好的活
请简述kafka如何保证数据不丢失
生产者如何保证数据不丢失: ACK的校准确认机制
0:当ACK的确认机制为0的时候，表示生产者只管发送数据即可，并不关心此数据是否已经被kafka的接收完成了，不去接收返回检验码
1:当ACK的确认机制为1的时候,表示生产者需要等待对应接受分片上的主副本返回ACK确认信息，认为数据发送成功
-1(all): 当ACK的确认机制为-1的时候，表示生产者需要保证分片上的每一个副本都接收到消息，并返回确认码 认为数据发送成功
broker端解决方案
1)采用副本机制来保证，副本越多，数据越安全
2)生产端ACK的校验码为-1
消费端：基于消息的偏移量
1)当消费端启动后,首先会询问Broker端，对应监听Topic上次消费的那个偏移量
2)broker端会根据消费者对应消费者组编号，去查询对应这个组上次消费这个topic到了哪个偏移量
3）如果没有找到偏移量，认为第一次来，让其从当前位置(默认)开始消费，设置偏移量为0，如果找到偏移量，从这个偏移量开始往后，进行消费即可
4) 消费者开始消费数据，在消费过程中，消费端可以选择自动或手动方式提交消费到那个偏移量，然后broker负责记录即可，通过这套流程可以发现，数据绝对不会出现丢失的问题，但是会存在重复消费的问题，因为消费端如过提交偏移量不及时，而且宕机之后，可能会发生
Repartition 和 Coalesce 关系与区别
Repartition和Coalesce 都是Spark用来改变数据分区的操作，但是它们之间有一些区别
1.Repartition是通过将数据进行shuffle来进行分区的重新分配, 而Coalesce则是通过合并少数的分区来实现，不会进行shuffle操作，因此Coalesce操作的效率比Repartition高
2. Repartition可以增加或减少分区数量,而Coalesce只能减少分区数量，不能增加分区数量
3. Repartition可以在任意时刻使用, 而Coalesce只能用于减少分区操作时, 因为它不会进行shuffle操作, 无法增加分区
注意：如果使用Coalesce操作时分区数据不合理, 可能会导致数据倾斜等问题
请简述Spark是如何做内存迭代计算的
1. DAG基于宽表依赖换分为多个State（阶段）
2. 阶段内为窄依赖，可以组成PiPLine
3. 一个PipLine可以由一个Task所处理（一个线程），即每条PipLine的处理均是各自的线程处理，即内存中完成了PipLine的迭代