大数据面试精华问题及答案解析

本文档是一份精心整理的大数据面试题集，旨在帮助求职者准备大数据领域的面试。涵盖了多个关键知识点，包括大数据技术的基础概念、集群管理、Hadoop及其组件的理解、Spark的工作原理、数据库事务的特性以及关系模型和ER模型的相关知识。 1. **集群性能瓶颈**：集群的主要瓶颈通常不是CPU（A），而是网络（B）、磁盘I/O（C）或内存（D）。这些因素对数据处理速度和吞吐量有直接影响，其中磁盘I/O对于Hadoop这类基于硬盘的系统尤其关键。 2. **集群管理工具**：ClouderaManager（C）是一种常用的大数据集群管理平台，它提供了对Hadoop生态系统组件的管理和监控。 3. **Hadoop运行模式**：Hadoop支持三种运行模式：单机版（A）、伪分布式（B）和完全分布式（C）。单机版用于开发和测试，伪分布式模拟集群但不完全隔离，而完全分布式是真正的分布式环境。 4. **HDFS配置**：HDFS的块默认保存三份（A），以提高数据的可靠性和容错能力。默认的Block Size在不同版本中有所不同，2.7.2版本分布式模式下是128MB（C）。 5. **SecondaryNameNode**：它的功能是帮助NameNode合并编辑日志，减少NameNode启动时间（C），并非热备（A），且需独立部署（D）以避免单点故障。 6. **Spark Job调度模式**：SparkJob默认采用先进先出（FIFO）调度策略（A），直到用户指定其他模式。 7. **事务特性**：事务的四个基本性质包括原子性（A）、一致性（C）、隔离性（Isolation，省略了B选项，可能是笔误）和持久性（D）。选项B描述的是事务执行期间的可见性，这不属于事务的特性。 8. **关系模型**：关系模式至少应满足第一范式（1NF）（A），这是定义关系的基本要求。 9. **视图**：视图是从一个或多个表中导出的虚拟表，用于简化查询（A），而不是报表（C）或原始数据。 10. **表相关约束**：表中的两种主要相关约束是主键（用来唯一标识记录）和外键（引用其他表的主键，实现数据关联）（C）。 11. **ER模型类型**：ER模型（实体-联系模型）属于概念模型（A），用于描述现实世界的实体和它们之间的关系。 12. **SQL子句**：用于限制分组函数返回值的子句是`GROUP BY`（未在提供的文本中列出，可能是遗漏）。 通过这些题目，求职者可以复习和巩固大数据和数据库管理的关键知识点，提升自己的面试表现。