面试题答案
一键面试数据本地性
- 因素阐述：优先将MapReduce任务分配到数据存储的节点上执行。HBase数据分布在多个RegionServer上，数据本地性意味着任务处理的数据就在本地节点，无需通过网络传输数据。
- 重要原因：减少网络I/O开销，提高数据读取速度，从而显著提升任务执行效率。若不考虑数据本地性，大量数据跨网络传输会占用网络带宽，增加延迟，严重影响性能。
RegionServer负载均衡
- 因素阐述：需要考虑各个RegionServer的负载情况，包括CPU、内存、网络等资源的使用程度。避免将过多任务集中分配到少数高负载的RegionServer上。
- 重要原因：确保整个集群资源得到合理利用，防止部分RegionServer因负载过高而出现性能瓶颈甚至崩溃，保证集群整体的稳定性和高效性。若不考虑负载均衡，可能导致部分节点资源闲置，而部分节点不堪重负，降低集群整体处理能力。
集群网络拓扑
- 因素阐述：了解集群内部网络拓扑结构，例如节点间的网络带宽、交换机连接关系等。任务执行地点选择应尽量使数据传输在高带宽、低延迟的网络链路中进行。
- 重要原因：合适的网络拓扑选择有助于进一步优化数据传输性能。若忽视网络拓扑，可能会选择网络带宽低、延迟高的路径传输数据，降低任务执行效率。例如，将任务分配到虽距离数据近，但处于网络拓扑边缘、带宽受限的节点，会影响数据传输速度。