本篇整理了2021年大数据领域常见的高级面试题，并附带详细的答案解析，帮助求职者更好地准备面试。

1. Spark 如何实现容错机制？

答案： Spark 主要通过以下机制实现容错：

  • RDD 的不可变性： RDD 是只读的数据集，任何转换操作都会生成新的 RDD，保证了数据 lineage 的清晰可追踪。
  • 基于 lineage 的重算： 当某个节点出现故障时，Spark 可以根据 RDD 的 lineage 信息，重新计算丢失的数据分区，无需从头开始计算。
  • Checkpoint 机制： 为了避免长 lineage 链带来的重复计算开销，Spark 可以将 RDD 持久化到可靠存储中，缩短 lineage 链。
  • 数据本地性： Spark 会尽可能将计算任务调度到数据所在的节点，减少数据传输开销，提高容错性。

2. Hive 中的内部表和外部表有什么区别？

答案：

| 特性 | 内部表 | 外部表 |

|---|---|---|

| 数据存储位置 | Hive 仓库目录 | 自定义外部路径 |

| 数据生命周期 | 表删除时数据一同删除 | 表删除时数据保留 |

| 数据格式 | 受 Hive 控制 | 由用户定义 |

| 安全性 | 较高 | 较低 |

3. 描述 Kafka 中的消费者组机制。

答案：

消费者组是 Kafka 中实现消息消费负载均衡和容错的重要机制。同一个消费者组内的多个消费者实例可以协同消费同一个 topic 的消息，每个消息只会被发送到消费者组内的一个消费者实例。当消费者实例加入或退出组时，Kafka 会自动进行 rebalance 操作，重新分配分区给消费者实例，保证消息消费的连续性。

(更多面试题及答案请根据实际需求补充)