大数据面试深度解析：Hadoop、Spark与HBase核心问题

"大数据面试题，涵盖Hadoop、Spark、Hbase、Hive等技术领域，涉及数据仓库规划、Java基础、Hadoop生态系统、RPC、IO模型、JVM优化、HDFS架构及工作原理等核心知识点。" 在大数据面试中，深入理解相关技术的原理和实践是非常关键的。以下是对部分面试题的详细解答： 1. **数据仓库规划**： - 在构建数据中心时，需要考虑数据量、业务需求、扩展性和灾备策略。通常会采用分布式存储系统，如Hadoop HDFS，确保高可用和可扩展性。 - 当数据超过存储容量，可以采取数据压缩、数据归档、分层存储（热数据、温数据、冷数据）或者升级硬件或云存储服务。 2. **Hadoop生态**： - Hadoop HDFS用于大规模数据存储，MapReduce处理批量数据，YARN作为资源调度器，Spark提供实时计算，HBase是NoSQL数据库，Hive提供SQL接口进行数据分析。 3. **小文件存储**： - 小文件存储可以通过Har(Hadoop Archive)工具进行归档，或将小文件合并成大文件存储，或使用HBase等键值对存储系统。 4. **Java基础**： - 值对象与引用对象的区别在于，值对象直接复制其值，而引用对象复制的是对象的引用。 - 反射机制允许程序在运行时动态访问和修改类的信息，常用于插件系统、序列化、动态代理等场景。 - ArrayList、Vector、LinkedList分别是线性存储的不同实现，ArrayList适合随机访问，Vector线程安全但效率较低，LinkedList适合插入删除操作。 - HashMap非线程安全，HashTable线程安全，两者都提供键值对存储，HashMap性能通常优于HashTable。 5. **线程同步**： - 线程的实现方式包括继承Thread类、实现Runnable接口，同步方法通过synchronized关键字，同步代码块使用synchronized(this)或指定对象。 6. **RPC原理**： - RPC（Remote Procedure Call）实现远程调用，客户端发起请求，服务端执行并返回结果，涉及网络通信、序列化和反序列化等步骤。 7. **IO原理与模型**： - IO模型包括阻塞IO、非阻塞IO、多路复用IO（如select、poll、epoll）、信号驱动IO和异步IO（AIO）。 8. **JVM优化**： - JVM优化包括调整堆大小、新生代和老年代比例、垃圾收集器选择、栈深度、方法内联等。 9. **Hadoop HDFS**： - 安装配置Hadoop HDFS涉及环境配置、HDFS配置文件修改、启动和停止服务等步骤。 - HDFS采用主从架构，NameNode负责元数据管理，DataNode存储数据，SecondaryNameNode协助NameNode备份元数据。 - NameNode的元数据存储在本地文件系统，包括fsimage和edit logs。 - HDFS通过心跳机制和BlockReport保持DataNode与NameNode间的通信，确保数据安全性和副本数量。 10. **HDFS故障恢复**： - 当NameNode宕机，可预设Ha设置，启用备用NameNode接管。 - 写入HDFS时，客户端先写入两个副本，再写入第三个副本，宕机情况下，HDFS会自动尝试恢复未完成的写操作。 - 读取流程中，客户端从最近或负载低的DataNode读取数据，若DataNode宕机，NameNode会重新调度。 以上只是部分问题的解答，完整的面试准备还需要深入理解和实践这些技术，同时关注最新的技术趋势和发展。