大数据面试精华：常见技术与实战问题详解

在大数据领域，面试者经常被问及一系列关键的技术问题，以评估其理论知识和实践经验。以下是部分可能会在面试中出现的大数据技术点： 1. **Zookeeper (zk)**: ZooKeeper 是一个分布式协调服务，用于维护分布式系统中的配置信息和提供服务发现。它解决了分布式系统中的状态同步和领导选举等问题。特性包括顺序一致性、原子性、可观察性以及耐用性。当zk挂起时，应依赖监控工具（如TaobaoKeeper）进行故障检测和恢复。 2. **Hadoop**: 面试时可能会询问关于Hadoop的特定版本，如Cloudera的CDH或Apache Hadoop。推荐使用5.6.0及以上版本，因为这些版本提供了更好的稳定性和性能。Hadoop 2.x与1.x的主要区别在于引入了YARN作为资源管理和调度器，取代了之前的MapReduce。 3. **YARN**: YARN 的作用是提供全局资源管理和调度，支持多种调度策略（如Capacity Scheduler、Fair Scheduler等），它们各有优缺点。资源调度涉及到硬件资源分配和任务优先级管理。 4. **HDFS NameNode HA**: 高可用性通过Secondary NameNode实现，它备份元数据并支持故障转移。遇到NameNode宕机，首先确认集群状态，然后通过Federation或HDFS HA组件自动接管。元数据管理的关键在于定期备份和恢复策略，以防丢失。 5. **HDFS配置优化**: 如何配置机架感知以提高读写效率，以及处理常见的异常情况，如数据复制异常和节点失效。 6. **MapReduce (MR)**: MR 调优包括shuffle过程优化、combiner的使用，以及任务失败后的重试机制。面试者可能被要求描述完整的工作流程。 7. **Hive**: Hive 是一个SQL查询语言，面试者会被要求展示SQL示例，以及如何通过bucketing进行表分区。Hive的性能优化可能涉及到引擎选择，如MR或Spark。 8. **Sqoop**: Sqoop 用于数据的批量导入导出，包括增量数据处理，以及与HBase的集成。了解SQL编写和数据迁移的最佳实践也很重要。 9. **Azkaban**: 任务调度系统，如何根据时间设定任务运行规则。 10. **Kafka**: Kafka集群规模、数据吞吐量、服务器配置和数据持久化策略是面试热点。还会涉及监控工具的选择和数据重复消费的避免。 11. **Storm**: Storm 实时流处理能力、数据处理量、进程数量、线程配置以及消息堆积的解决方案，如使用ack机制。 12. **Spark RDD**: Spark的RDD模型强调易用性和高效计算，与Storm相比的优点在于易于并行化和交互式处理。SparkSQL与Hive的整合涉及性能对比和迁移时间。 这些知识点覆盖了大数据领域的核心技术栈，从分布式存储、计算框架到数据处理、分析和调度等多个方面，全面展示了面试者对大数据生态系统的理解和应用能力。面试者在准备这类题目时，不仅要掌握理论知识，还要具备实践经验，能够灵活应对各种场景下的问题。