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1、kafka 的 message 包括哪些信息 一个 Kafka 的 Message 由一个固定长度的 header 和一个变长的消息体 body 组成 header 部分由一个字节的 magic(文件格式)和四个字节的 CRC32(用于判断 body 消息体 是否正常)构成。当 magic 的值为 1 的时候，会在 magic 和 crc32 之间多一个字节的数据： attributes(保存一些相关属性，比如是否压缩、压缩格式等等)；如果 magic 的值为 0，那 么不存在 attributes 属性 body 是由 N 个字节构成的一个消息体，包含了具体的 key/value 消息 2、怎么查看 kafka 的 offset 0.9 版本以上，可以用最新的 Consumer client 客户端，有 consumer.seekToEnd() / c onsumer.position() 可以用于得到当前最新的 offset： 3、hadoop 的 shuffle 过程 一、Map 端的 shuffle Map 端会处理输入数据并产生中间结果，这个中间结果会写到本地磁盘，而不是 HDFS。 每个 Map 的输出会先写到内存缓冲区中，当写入的数据达到设定的阈值时，系统将会启动 一个线程将缓冲区的数据写到磁盘，这个过程叫做 spill。 在 spill 写入之前，会先进行二次排序，首先根据数据所属的 partition 进行排序，然后 每个 partition 中的数据再按 key 来排序。partition 的目是将记录划分到不同的 Reducer 上去，以期望能够达到负载均衡，以后的 Reducer 就会根据 partition 来读取自己对应的数 据。接着运行 combiner(如果设置了的话)，combiner 的本质也是一个 Reducer，其目的 是对将要写入到磁盘上的文件先进行一次处理，这样，写入到磁盘的数据量就会减少。最后

将数据写到本地磁盘产生 spill 文件(spill 文件保存在{mapred.local.dir}指定的目录中， Map 任务结束后就会被删除)。 最后，每个 Map 任务可能产生多个 spill 文件，在每个 Map 任务完成前，会通过多路 归并算法将这些 spill 文件归并成一个文件。至此，Map 的 shuffle 过程就结束了。 二、Reduce 端的 shuffle Reduce 端的 shuffle 主要包括三个阶段，copy、sort(merge)和 reduce。 首先要将 Map 端产生的输出文件拷贝到 Reduce 端，但每个 Reducer 如何知道自己 应该处理哪些数据呢？因为 Map 端进行 partition 的时候，实际上就相当于指定了每个 Reducer 要处理的数据(partition 就对应了 Reducer)，所以 Reducer 在拷贝数据的时候只 需拷贝与自己对应的 partition 中的数据即可。每个 Reducer 会处理一个或者多个 partition， 但需要先将自己对应的 partition 中的数据从每个 Map 的输出结果中拷贝过来。 接下来就是 sort 阶段，也成为 merge 阶段，因为这个阶段的主要工作是执行了归并排 序。从 Map 端拷贝到 Reduce 端的数据都是有序的，所以很适合归并排序。最终在 Reduce 端生成一个较大的文件作为 Reduce 的输入。 最后就是 Reduce 过程了，在这个过程中产生了最终的输出结果，并将其写到 HDFS 上。