尚硅谷大数据：Hadoop、Spark与Zookeeper高频面试技巧

本文档是尚硅谷大数据技术研发部门发布的一份关于大数据技术的高频面试题集，主要涵盖了Hadoop、Spark、Hive等关键技术和相关概念。以下是部分内容的详细解读： 1. **Linux & Shell**： - 学习了Linux操作系统的基础知识，包括常用的高级命令，如`find`, `grep`, `sed`, `awk`等，以及Shell脚本的使用，包括脚本编写和管理。 - 能够在Shell中处理复杂的进程操作，如查找并杀死特定进程，理解单引号和双引号在Shell语法中的不同用途。 2. **Hadoop**： - 掌握Hadoop的基本组件，如HDFS（分布式文件系统）和YARN（资源调度器），了解其端口号、配置文件和集群搭建。 - 理解HDFS的读写流程，以及如何处理小文件问题和Shuffle过程中的优化。 - 涉及到YARN的工作机制和调度器，以及项目经验中的基准测试、数据倾斜解决方案和资源分配参数的理解。 - 对Hadoop的稳定性和故障恢复，如宕机时的处理方法有深入理解。 3. **Zookeeper**： - Zookeeper作为分布式系统的协调服务，涉及到其选举机制，常用命令，以及Paxos算法的简单介绍。 - 分析CAP理论，Zookeeper如何满足一致性(C)和可用性(A)，以及可能牺牲分区容忍性(P)的情况。 4. **Flume**： - 了解Flume的数据采集系统，包括Put和Take事务，以及拦截器的作用。 - 熟悉Flume Channel的选择器和监控器功能，以及如何防止数据丢失。 5. **Kafka**： - 深入解析Kafka的架构，包括生产者、消费者和消息传递机制。 - 掌握Kafka集群规模、副本数设置、性能测试、日志保留时间、数据量计算以及存储需求的管理。 - 了解Kafka的监控工具，以及分区数对性能的影响。 这份面试题集旨在考察应聘者在大数据技术栈中的实际应用能力，包括对底层技术原理、配置管理、性能调优和故障处理的掌握程度。对于准备进入或已经在大数据领域工作的求职者来说，这是一份非常有价值的复习资料。