Hadoop面试精华：TCL公司宝典+MapReduce、Spark等技术详解

Hadoop面试题是求职者进入IT行业尤其是大数据方向的重要考察点。这份文档提供了TCL公司的面试题目，涵盖了Hadoop及相关技术的深入理解。首先，面试者需要对MapReduce编程有扎实的基础，包括搭建框架，明确map和reduce函数的参数，以及数据切分和JavaBean的设计。面试者需要阐述YARN（Yet Another Resource Negotiator）的工作流程，包括其组件如ResourceManager、NodeManager等，并解释每个组件的作用。 Hadoop作为一个分布式系统架构，主要用于处理海量数据，其核心组件MapReduce是并行处理大数据的关键。MapReduce的典型应用场景包括日志分析、搜索引擎索引构建、机器学习（如Mahout）等，强调了其在大数据处理中的可靠性、扩展性和效率。Spark在MapReduce基础上提升了性能，通过内存计算加速迭代任务，特别适合数据挖掘和机器学习领域。 Strom是一个实时计算系统，它并非仅依赖Hadoop，而是采用主从架构来协调任务执行，常用于实时流处理。Hive则作为数据仓库工具，提供SQL查询接口，将结构化数据映射为表，用于统计分析和数据仓库应用。 面试中，可能会问到Hive的条件判断方式，如if、coalesce和case，这些都是SQL语法的一部分。具体到查询实例，可能要求编写Hive查询语句，如统计某个网站日志中访问页面A和B的用户数量，这涉及到使用JOIN操作和COUNT函数。 对于Hbase，面试者应熟悉其适合的数据存储场景，如大量数据处理、在线业务和离线数据分析。这些知识点不仅考验技术深度，也显示了面试者的理论联系实际的能力，以及对大数据生态系统全面理解的必要性。 准备Hadoop面试需要掌握基础的MapReduce编程、分布式系统架构、不同工具的特性和适用场景，以及SQL查询和数据处理的实践能力。面试者需在理解和应用这些知识点的同时，展现良好的问题解决能力和实践经验。