大数据面试精华：Linux+Hadoop技术与高频面试要点

本文档是一份针对大数据技术的高频面试题总结，主要涵盖了2020年的热门问题，旨在帮助求职者准备面试。文档详细讲解了以下几个关键知识点： 1. **Linux & Shell相关**: - Linux常用命令：包括但不限于ls, cd, cp, mv, rm等，这些基础命令在大数据环境中非常重要，因为Hadoop和Spark等大数据平台通常在Linux环境下运行。 - Shell常用工具：awk、sed、cut和sort，这些都是数据处理过程中的实用工具，例如awk用于文本数据分析，sed用于文本流编辑，cut用于分割字符串，sort用于数据排序。 2. **Hadoop技术**: - 配置文件与端口号：列举了Hadoop组件的关键端口，如NameNode、DataNode、SecondaryNameNode、ResourceManager等，理解这些端口对于集群管理至关重要。 - 配置文件和简单集群搭建：提到了核心配置文件如core-site.xml, hdfs-site.xml, mapred-site.xml, yarn-site.xml等，以及slaves文件和环境变量文件。搭建过程涉及JDK安装、SSH免密登录，以及格式化NameNode等步骤。 - HDFS读写流程：讲述了Hadoop分布式文件系统（HDFS）的数据读取和写入过程，包括数据分区、环形缓冲区、溢写和排序等细节。 - MapReduce Shuffle过程与优化：解析了MapReduce中的Shuffle阶段，涉及数据分区、内存管理和磁盘操作，以及如何通过压缩、小文件合并、集群优化来提高性能。 3. **Hadoop性能优化**: - 小文件影响：小文件过多会增加NameNode的压力，并可能导致性能下降。解决策略包括合并小文件、优化文件存储等。 这份文档不仅覆盖了大数据技术的基础概念，还深入到实际应用中的配置和性能调优，是准备大数据岗位面试的重要参考资料。对于求职者来说，理解和掌握这些内容能够提升面试通过率，对于在职人员来说，也可以作为自我提升和技能复习的宝贵资源。