Facebook数据科学面试指南

Facebook的数据库设计

在数据科学领域，面试时常涉及到多种技术的深入理解，特别是在Hadoop、Spark、Hive和HBase等核心组件上。以下是一些可能在面试中遇到的关键知识点： Hadoop 1. HDFS（Hadoop分布式文件系统）读写流程：读取文件时，首先通过NameNode获取文件块的位置信息，然后从最近或负载较低的DataNode节点读取数据。写文件时，数据会被切分为块并复制到多个DataNode上，以实现冗余和容错。 2. HDFS故障处理：如果读取过程中某个块损坏，HDFS会自动尝试其他副本。即使DataNode挂掉，HDFS也会继续将数据块写入其他可用的DataNode，确保数据完整性。 3. NameNode启动操作：NameNode启动时加载元数据，包括文件系统命名空间和文件块信息，并进行检查点操作。 4. Secondary NameNode：辅助NameNode定期合并编辑日志（Edit Log）和名称空间镜像（FSImage），减少NameNode启动时的元数据加载时间。Secondary NameNode并非备份，而是协助主NameNode减轻负担。 5. NameNode数据安全：通过HA（高可用性）设置两个NameNode，以热备方式工作，确保NameNode故障时能快速切换。 6. HDFS脑裂问题：在NameNode HA中，如果网络分区导致两个NameNode都认为自己是主节点，就会出现脑裂问题。解决方法是通过Zookeeper等协调服务确定唯一主NameNode。 7. 小文件管理与优化：小文件过多会增加NameNode元数据管理压力，影响系统性能。可以通过归档、使用Har文件或者MapReduce的CombineFileInputFormat减少小文件数量。 8. HDFS架构：由NameNode（元数据管理）、DataNode（数据存储）和客户端组成，通过RPC通信，提供高容错性和高吞吐量的数据访问。 MapReduce 9. Map任务：Map阶段将输入数据分割成键值对，在本地处理并生成中间键值对。 10. **Reduc

每天任务统计：- 10TB 压缩数据新增- 135TB 扫描数据总量- 7500+ 任务- 80K 计算小时- 95% Hadoop 任务使用 Hive1GB 机架内连接，100MB 机架间连接所有磁盘均为 7200 SATA

Facebook公司的一个核心业务是关系数据库管理系统（RDBMS）数据模型。

本内容分享了Facebook在Spark调优方面的实践经验。

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这是一本全面介绍数据分析领域的入门书籍，重点以Python语言为主线，涵盖了numpy、Pandas和scikit-learn等数据分析库，以及可视化工具Orange 3。内容包括kNN、Kmeans、决策树、随机森林等常用算法的实际应用，还涉及特征工程和深度学习中的自动编程器。此外，书籍还介绍了在大数据环境中如何使用Hadoop、Hive和Spark的ML/MLlib库进行分布式机器学习。通过大量的实战案例，读者可以全面掌握数据科学的各个方面。

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