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大数据系统性能调优面试题与实战案例

一、单选题（每题2分，共10题）

1.在HadoopMapReduce任务中，以下哪种情况会导致任务执行效率显著降低？

A.输入数据倾斜

B.Map任务数量过多

C.Reduce任务数量过少

D.数据压缩比过高

2.SparkSQL查询优化中，以下哪种操作最能提升查询性能？

A.使用broadcastjoin

B.增加分区数量

C.减少数据倾斜

D.增加shuffle操作

3.在Kafka中，以下哪种参数设置不当会导致消息积压？

A.`replication.factor`设置过高

B.`retention.ms`设置过大

C.`max.poll.records`设置过小

D.`batch.size`设置过小

4.在HBase中，以下哪种场景最适合使用Compaction优化？

A.表中数据量较小

B.表中数据写入频繁

C.表中数据读取频繁

D.表中数据删除频繁

5.在Flink中，以下哪种状态后端（StateBackend）最适合高吞吐量场景？

A.FsStateBackend

B.MemoryStateBackend

C.RocksDBStateBackend

D.RedisStateBackend

6.在分布式数据库中，以下哪种索引类型最适合高并发写入场景？

A.B+树索引

B.哈希索引

C.全文索引

D.跳表索引

7.在Elasticsearch中，以下哪种操作会导致大量内存占用？

A.索引分片

B.索引热重写

C.聚合查询

D.TTL清理

8.在Redis中，以下哪种数据结构最适合缓存热点数据？

A.SortedSet

B.Hash

C.List

D.String

9.在HadoopYARN中，以下哪种调度策略最适合长任务优先场景？

A.FairScheduler

B.CapacityScheduler

C.FIFOScheduler

D.DRFScheduler

10.在分布式队列（如Kafka）中，以下哪种情况会导致消费者延迟增加？

A.生产者写入速度过快

B.消费者数量过多

C.网络带宽不足

D.消息重试机制频繁触发

二、多选题（每题3分，共5题）

1.在Spark中，以下哪些操作会导致数据倾斜？

A.Keyby操作不均匀

B.分区数量过少

C.大字段参与排序

D.小文件过多

2.在HBase中，以下哪些操作会影响性能？

A.大批量写入

B.小单元格读取

C.RowKey设计不合理

D.批量Get操作

3.在Kafka中，以下哪些参数设置不当会导致性能问题？

A.`request.heartbeat.interval.ms`设置过小

B.`fetch.min.bytes`设置过小

C.`max.partition.fetch.bytes`设置过小

D.`queue.buffer.size`设置过小

4.在Elasticsearch中，以下哪些操作会导致慢查询？

A.大量高基数字段聚合

B.索引分片过多

C.热点分片

D.查询缓存未命中

5.在分布式事务中，以下哪些方案能提升性能？

A.Two-PhaseCommit(2PC)

B.TCC(Try-Confirm-Cancel)

C.Saga

D.可靠消息最终一致性

三、简答题（每题5分，共5题）

1.简述HadoopMapReduce中数据倾斜的常见原因及优化方法。

2.简述SparkSQL中如何通过DataFrame/Dataset优化查询性能。

3.简述Kafka中如何通过参数调优提升生产者与消费者性能。

4.简述HBase中Compaction的两种类型及其适用场景。

5.简述Elasticsearch中如何通过索引优化提升查询性能。

四、实战案例分析题（每题10分，共2题）

1.某电商平台使用HadoopMapReduce处理每日订单数据，发现部分Map任务执行时间远超其他任务，导致Reduce任务等待时间过长。请分析可能的原因并提出优化方案。

2.某金融公司使用Kafka处理实时交易数据，发现消费者延迟较高，消息积压严重。请分析可能的原因并提出优化方案。

答案与解析

一、单选题答案与解析

1.A

解析：数据倾斜会导致部分Map任务处理大量数据，而其他任务处理少量数据，造成资源分配不均，降低整体执行效率。

2.A

解析：`broadcastjoin`能将小表广播到每个节点，避免大量shuffle操作，显著提升性能。

3.C

解析：`max.p