2021大数据技术面试热门考点解析

"2021年各大企业大数据技术面试题" 面试题涵盖了大数据处理的各种技术和工具，包括但不限于Spark、Kafka、Hadoop、Hive、Flume、Sqoop、Storm、Redis、Java、Scala、Linux等。以下是这些知识点的详细说明： 1. **开窗函数**：窗口函数是SQL中的一种高级功能，用于处理动态集合，如计算滑动窗口内的平均值或排名。例如，`ROW_NUMBER()`, `RANK()`, `LAG()`, `LEAD()` 和 `OVER()` 等。 2. **自连接SQL**：自连接是指一个表与自身进行连接，常用于处理层次结构数据或者查找满足特定条件的关联记录。 3. **Spark Shuffle过程**：Shuffle是Spark中数据重新分配的过程，发生在Map和Reduce任务之间，确保数据按照特定键值对进行排序，以便于Reduce阶段的处理。 4. **Spark-on-YARN的模式**：Spark可以运行在YARN上，有两种模式：Cluster模式和Client模式。Cluster模式下，Driver程序在ResourceManager上运行；Client模式下，Driver在提交应用的客户端上运行。 5. **Spark组件及角色**：Spark Master负责管理集群资源，Worker执行实际任务，ApplicationManager在YARN中负责启动Spark作业，AppMaster监控作业执行。 6. **Kafka消费者数据格式**：Kafka支持多种数据格式，如JSON、Avro、Protobuf等，消费者可以按需选择合适的格式消费数据。 7. **项目经验**：面试中可能会让你介绍自己的项目贡献，包括解决问题的方法，使用的技术，以及应对数据处理的策略。 8. **SQL Top10实现**：通过`ORDER BY`和`LIMIT`语句可以实现SQL查询中的Top10结果。 9. **Shell实现Top10**：Shell命令如`sort`和`head`可以结合使用，找出文件中的前10条记录。 10. **Java多线程实现消费者和生产者模式**：Java提供了`BlockingQueue`接口和`ExecutorService`来实现线程间的通信和同步，创建消费者和生产者模型。 11. **数据处理细节**：面试可能会深入询问数据处理的各个阶段，如数据清洗、转换、存储等。 12. **Hive分区**：Hive的分区是将大表划分为小块，每个分区对应数据库表的一个目录，可以加速查询性能。 13. **数据倾斜解决方案**：处理数据倾斜通常涉及到重新分区、使用自定义Partitioner或调整任务并行度。 14. **MySQL索引**：MySQL常用的索引类型有B-Tree、Hash、Full-text和R-tree，选择合适的索引类型可以提高查询效率。 15. **Redis底层存储**：Redis使用键值对存储数据，键通常是字符串，值可以是多种数据结构，如字符串、列表、哈希、集合和有序集合。 16. **Scala高阶函数**：包括闭包、柯里化和偏函数，它们是Scala编程中常见的函数式编程特性。 17. **Java GC回收机制和JVM**：Java垃圾收集器负责自动回收不再使用的对象，JVM则管理程序运行时的内存。 18. **ELK栈**：Elasticsearch、Logstash和Kibana组成的日志分析平台，用于收集、解析和可视化日志数据。 19. **Linux命令**：面试中可能要求展示如何查看进程、操作文本文件等基本Linux操作。 20. **Hive的`PARTITION BY`与`DISTRIBUTE BY`**：`PARTITION BY`是分区操作，而`DISTRIBUTE BY`控制数据在Reducer之间的分布，不直接影响文件存储。 21. **`SORT BY`与`ORDER BY`区别**：`SORT BY`仅影响本地排序，`ORDER BY`确保全局排序，Hive中通常使用`CLUSTER BY`或`DISTRIBUTE BY`与`SORT BY`一起实现全局排序。 以上知识点是大数据技术面试中常见的考察点，深入理解和掌握这些内容对于求职者来说至关重要。