大数据面试必备：Linux&Shell、Hadoop知识点解析

"大数据技术高频面试题，涵盖Linux&Shell、Hadoop等相关知识" 本文主要讨论了大数据技术领域中常见的面试问题，重点关注Linux和Hadoop两个方面。在大数据处理中，Linux作为基础操作系统，Shell脚本编写是日常运维和自动化任务不可或缺的技能。同时，Hadoop作为分布式计算框架，其理解和操作能力也是面试中的重点。 1. Linux&Shell - **Linux常用高级命令**：面试中可能会考察对如`awk`, `sed`, `cut`, `sort`等命令的掌握程度，这些命令在数据处理和文件管理中非常实用。 - **Shell常用工具及脚本**：面试者需要展示使用Shell编写过的脚本，例如集群启动脚本、数据导入导出等，以体现自动化和系统管理能力。 - **Shell中杀死进程**：通过`ps-ef | grep file-flume-kafka | grep -v grep | awk '{print $2}' | xargs kill`命令可以查找并终止指定进程。 - **Shell中单引号和双引号的区别**：单引号不解析变量，双引号解析变量，反引号执行命令，嵌套引用规则需理解清楚。 2. Hadoop - **Hadoop常用端口号**：面试中可能询问各个服务的默认端口，如Namenode、Datanode、ResourceManager等。 - **Hadoop配置文件和集群搭建**：熟悉`core-site.xml`, `hdfs-site.xml`, `mapred-site.xml`, `yarn-site.xml`等配置文件，以及集群搭建步骤，包括JDK安装、SSH免密配置、格式化Namenode等。 - **HDFS读写流程**：理解HDFS的数据读取和写入过程，包括客户端请求、NameNode交互、DataNode参与等环节，这是理解Hadoop工作原理的关键。 以上内容只是大数据技术面试中的一部分，实际面试还可能涉及MapReduce编程模型、YARN资源调度、Hive、Spark、HBase等更多主题。对于面试者来说，扎实的基础知识、实践经验以及问题解决能力都是必不可少的。在准备面试时，除了掌握理论知识，还要注重实际操作能力和对新技术的关注。