13 个 Apache Storm 面试问题及答案
Storm 面试问题
以下是 Apache Storm 面试问题和答案，可帮助新手和经验丰富的开发人员候选人获得理想的工作。
1）解释一下什么是 Apache Storm？Storm 有哪些组件？
Apache storm 是一个开源分布式实时计算系统，用于处理实时大数据分析。与 Hadoop的 批处理，Apache storm 用于实时处理，并且可以与任何编程语言一起使用。
Apache Storm 的组件包括
- 雨云： 它充当 Hadoop 的作业跟踪器。它在集群中分发代码，上传计算以供执行，在集群中分配工作者，并监控计算并根据需要重新分配工作者
- 动物园管理员： 它用作与 Storm 集群通信的中介
- 主管： 通过Zookeeper与Nimbus进行交互，根据从Nimbus收到的信号执行流程。
2）为什么 Apache Storm 是实时处理的首选？
- 易于操作： 运营风暴安静轻松
- 非常快： 每个节点每秒可以处理 100 条消息
- 容错： 自动检测故障并重新启动功能属性
- 可靠： 保证每个数据单元至少执行一次或恰好执行一次
- 可扩展性： 它运行在一组机器上
3）解释一下 Apache Storm 中数据是如何流动的？
在 Apache Storm 中，数据以流的形式流动，包含三个组件 喷嘴，螺栓 和 元组
- 喷口： Spout 是 Storm 中的数据源
- 螺栓： 螺栓处理这些数据
- 元组： 数据以元组形式传递
4）请提及 Apache Hbase 和 Storm 有什么区别？
| 阿帕奇风暴 | 阿帕奇Hbase |
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5)解释如何使用 Apache storm 简化日志文件？
要读取日志文件，您可以配置 喷口 并在读取日志时逐行发出。然后可以将输出分配给 Bolt 进行分析。
6) 解释 Apache Storm 中的流是什么以及流分组？
在 Apache Storm 中，流被称为 Tuple 的组或无界序列，而流分组决定了如何在 Bolt 的任务之间对流进行分区。
7) 列出 Apache storm 中的不同流分组？
- 随机分组
- 字段分组
- 全局分组
- 全部分组
- 无分组
- 直接分组
- 本地分组
8) 请提及风暴应用如何有益于金融服务？
在金融服务领域，Storm 可以帮助预防
- 证券欺诈
- 订单路由
- 定价
- 违规行为
9）解释 Apache Storm 中的 Topology_Message_Timeout_secs 是什么？
分配给拓扑以完全处理由 spout 发布的一条消息的最大时间量。如果在给定的时间范围内未确认该消息，Apache storm 将使 spout 上的消息失败。
10）解释一下 Apache Storm 中如何完全处理消息？
通过致电 下一个元组 在 Spout 上执行过程或方法时，Storm 会从 Spout 请求一个元组。Spout 利用 SpoutoutputCollector 在给出 open 方法将元组释放到其输出流之一。释放元组时， 喷口 分配一个“消息 ID”，稍后将使用该 ID 识别元组。之后，元组将发送到消费螺栓，storm 负责跟踪生成的消息树。
如果风暴确信一个元组已被彻底处理，那么它可以调用 ACK 原诉程序 喷口 使用 Spout 提供给 Storm 的消息 ID 来执行任务。
11）解释如何使用 Storm 将输出写入文件？
在 Spout 中，当你读取文件时， FileReader 对象 in 打开（） 方法，这样它就为工作节点初始化了读取器对象。并在 nextTuple() 方法中使用该对象。
12）请提及 Apache Kafka 和 Apache Storm 之间有什么区别？
- 阿帕奇卡夫卡: 它是一个分布式、强大的消息传递系统，可以处理大量数据并允许消息从一个端点传递到另一个端点。
- 阿帕奇风暴： 它是一个实时消息处理系统，您可以实时编辑或操作数据。Apache storm 从 Kafka 中提取数据并应用一些必要的操作。
13) 解释在 Storm 中使用字段分组时，已知字段值是否有超时或限制？
Storm 中的字段分组使用 mod hash 函数来决定向哪个任务发送元组，从而确保哪个任务将按正确的顺序处理。为此，您不需要任何缓存。因此，已知字段值没有超时或限制。
这些面试问题也会对您的口试有所帮助。 参考我们的 Apache 教程 让您的面试更具优势。
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11 号问题的答案是错误的。答案是关于从文件中读取数据，但问题是关于写入文件