大数据技术面试题复习总结：从Hadoop到Spark

本资源是一份针对大数据技术面试题的复习材料，由尚硅谷研究院发布，适用于大数据技术相关职位的求职者进行准备。内容涵盖了多个主题，全面深入地考察了面试者的理论知识和实践经验。 第1章至第9章依次涉及： 1. **Linux常用高级命令**：这部分考核应聘者对操作系统的基本操作理解，如文件管理、进程控制等。 2. **Hadoop分布式文件系统（HDFS）**：包括读写流程、小文件处理策略，这反映了应聘者对分布式存储的理解和应用能力。 3. **MapReduce框架组件**： - Shuffle过程及其优化，测试面试者对并行计算和数据分布的理解。 - YARN（Yet Another Resource Negotiator）的工作机制，包括其调度器的特点和生产环境中的选择原则。 - ZooKeeper的使用，特别是其在选举机制和CAP定理（一致性、可用性和分区容错性）中的表现。 4. **Kafka**：涉及生产者消息流程、Broker工作流程、消费者组消费流程，以及数据处理、故障处理和数据可靠性保证。 5. **流处理框架**：如Flume的零点漂移问题、Kafka的数据处理策略，包括数据积压、有序性保证以及性能优化。 6. **Hive**：Hive SQL优化、数据倾斜问题的识别和解决，以及与MapReduce的关系。 7. **Maxwell**：一个实时数据复制工具，重点在于其原理、重复数据问题以及DataX的使用问题。 8. **Spark**：核心组件如转换和行动算子、任务分割，以及提交流程、内存管理和SortShuffle算法。 9. **Flink**：架构角色和功能，包括任务调度和内存管理。 这份材料不仅测试技术深度，还关注于面试者在实际项目中的实践经验和问题解决能力。对于准备大数据技术面试的人来说，这是一份宝贵的参考资料，可以帮助他们梳理知识体系，提升应对面试挑战的能力。