大数据研发面试必备知识点总结

"本文主要涵盖了大数据研发面试的高频知识点，包括Linux命令、Java虚拟机、TCP连接机制、大数据组件如HDFS、MapReduce、Hadoop的相关原理与优化、Hive高级命令、Redis特性以及不同数据存储的区别，还有Kafka、Flume、Spark、Flink、Storm等相关流处理技术的对比和理解。" 1. Linux常用命令: Linux是大数据平台的基础操作系统，面试中会涉及基础的文件操作、权限管理、进程控制、网络配置等命令，例如`ls`, `cd`, `mkdir`, `rm`, `grep`, `sed`, `awk`, `netstat`, `ps`, `top`等。 2. Java虚拟机、垃圾回收机制: JVM是Java应用程序的核心，面试中会考察其内存模型，包括虚拟机栈、堆、方法区、程序计数器和本地方法栈。垃圾回收机制则关注如何自动回收不再使用的对象，如新生代、老年代、 Minor GC 和 Full GC 的概念，以及GC算法如复制、标记-清除、标记-整理和分代收集等。 3. TCP "三次握手"、"四次挥手": 这是网络通信的基础，三次握手确保了连接的建立，四次挥手则用于断开连接，避免半关闭状态。 4. 大数据常见组件: HDFS、MapReduce、Hadoop、Hive、Redis、Kafka、Flume、Spark、Flink、Storm等都是大数据处理中的关键组件，面试中会考察它们的基本原理、使用场景和优缺点。 5. HDFS存储机制: HDFS是分布式文件系统，涉及数据块、NameNode、DataNode、副本策略、容错机制等。 6. MapReduce基本流程: 包括Map阶段、Shuffle阶段和Reduce阶段，以及数据分片、分区的概念。 7. Hadoop Shuffle原理: Shuffle是MapReduce中的重要步骤，涉及排序、分区和归并。 8. Hadoop优化: 包括数据压缩、任务调度、内存和磁盘IO优化等。 9. Hadoop分片与分区: 分片决定数据分布，分区影响MapReduce的并行度。 10. Hive常用高阶命令: 如Join操作、窗口函数、分区表、子查询、UDF等。 11. Redis特性: Redis是内存数据库，支持字符串、哈希、列表、集合、有序集合等多种数据结构，以及事务、持久化、主从复制等特性。 12. Redis、传统数据库、HBase、Hive的区别: 主要从数据模型、存储方式、读写性能、适合场景等方面进行对比。 13. Kafka、Flume对比: Kafka通常用于实时数据流处理，而Flume适用于日志收集。 14. Spark执行流程: Spark基于DAG执行模型，涉及Stage划分、Task调度和内存管理。 15. Spark RDD: Resilient Distributed Datasets是Spark的基本数据抽象，表示不可变、分区的数据集。 16. Spark Stage划分原理: Stage由DAGScheduler根据宽依赖关系划分，每个Stage是一组Task的集合。 17. Spark与Hadoop的区别与联系: Spark提供了更快速的计算能力，通过内存计算和更高效的 Shuffle 模型，但Hadoop在大数据存储方面依然重要，两者常结合使用。 18. Flink API和流/批处理引擎: Flink支持实时流处理和批处理，提供了DataStream和DataSet API。 19. Storm、Spark-Streaming、Flink对比: 三者都是流处理框架，Storm强调实时性，Spark-Streaming是微批处理，Flink则在实时性和可恢复性上有所平衡。 这些知识点构成了大数据研发面试的核心内容，掌握它们将对面试和实际工作大有裨益。