尚硅谷大数据技术高频面试题解析

"尚硅谷大数据技术之高频面试题8.0.2，涵盖了Linux&Shell、Hadoop、Zookeeper、Flume和Kafka等多个大数据技术领域的面试知识点，旨在帮助求职者准备相关面试。 1. Linux&Shell - **Linux常用高级命令**: 面试中可能涉及如grep、find、sed、awk等命令的使用。 - **Shell常用工具及脚本**: 考察对bash、sh等Shell语言的理解，包括编写和执行脚本的能力。 - **杀死未知进程号的脚本**: 需要了解如何通过ps、pgrep等命令找到进程并用kill或pkill命令结束它。 - **单引号与双引号的区别**: 单引号内的变量不被解析，双引号内则会被解析。 2. Hadoop - **常用端口号**: 涉及Namenode、Datanode、ResourceManager等服务的默认端口。 - **Hadoop集群搭建**: 包括安装、配置Hadoop环境，理解HDFS和MapReduce的工作原理。 - **HDFS读写流程**: 理解Block、NameNode、DataNode的角色，以及数据的读取和写入过程。 - **小文件处理**: 解决HDFS中大量小文件导致的性能问题，如使用Har、SequenceFile等。 - **Shuffle优化**: 如减少网络传输、压缩数据、优化分区策略等。 - **Yarn工作机制**: 了解ApplicationMaster、ResourceManager、NodeManager的角色。 - **Yarn调度器**: 讨论公平调度器和容量调度器的特性。 - **Hadoop基准测试**: 了解如何进行性能测试，评估系统性能。 - **宕机处理**: 系统故障恢复策略，如HA机制。 - **数据倾斜解决**: 分析数据分布，采用分区策略或rebalance来平衡负载。 - **集群资源分配参数**: 如mapreduce.map.memory.mb、yarn.nodemanager.resource.memory-mb等调整。 3. Zookeeper - **选举机制**: 详解Zookeeper的Leader选举过程。 - **常用命令**: 如`ls`、`get`、`set`、`create`等操作ZNode的方法。 - **Paxos算法**: 理解Zookeeper如何基于Paxos实现一致性。 - **CAP法则**: 介绍CAP理论，解释Zookeeper如何在一致性(C)和可用性(A)之间做出选择。 4. Flume - **Flume组成**: 了解Agent、Source、Sink、Channel的概念。 - **Put事务和Take事务**: 理解数据流入流出Flume的过程。 - **拦截器**: 如何定制和使用拦截器对数据进行预处理。 - **Channel选择器**: 如RoundRobin Channel Selector的使用场景。 - **Flume监控**: 监控Flume数据传输的稳定性和性能。 5. Kafka - **Kafka架构**: 深入理解Producers、Brokers、Consumers的交互。 - **机器数量**: 配置多少台服务器适合部署Kafka集群。 - **副本数设定**: 了解副本的作用和设置副本数的考虑因素。 - **Kafka压力测试**: 如何模拟高并发场景测试Kafka性能。 - **日志保存时间**: 配置log.retention.hours以控制数据保留期限。 - **数据量计算**: 如何估算Kafka的存储需求。 - **硬盘大小**: 考虑硬盘容量对Kafka性能的影响。 - **Kafka监控**: 使用JMX或其他工具监控Kafka的运行状态。 - **分区数**: 影响消费并行度和数据分布，需要合理规划。 这些知识点不仅适用于面试，也是大数据工程师日常工作中必备的基础技能。掌握这些技术，能够有效地处理大规模数据处理和流式计算任务。"