大数据工程师面试必备：HDFS详解与集群管理知识点

在大数据工程师的面试中，考察的内容涵盖了Hadoop生态系统的关键组件和其工作原理。面试题围绕以下几个核心知识点展开： 1. HDFS（Hadoop分布式文件系统）基础知识： - 数据存储：HDFS中的数据主要由DataNode节点负责存储，它们负责实际的数据块存放和读取。 - Block副本策略：HDFS默认将每个Block保存三份，以实现数据冗余和容错性。 - NameNode角色：NameNode负责元数据管理，如目录树和Block的分布；JobTracker（在Hadoop 1.x中）和TaskTracker负责任务调度。 2. 集群性能和瓶颈： - 集群设计目标：利用廉价PC取代昂贵的服务器，降低成本，但磁盘I/O通常成为主要瓶颈，尤其是在数据复制和写入过程中。 - 小型机和大型机的特点：提及了它们在处理能力和内存上的优势，以及在集群环境中的局限性。 3. SecondaryNameNode的角色： - 作为NameNode的辅助，SecondaryNameNode负责合并编辑日志，优化NameNode的启动时间，减轻主节点的压力。 4. 集群管理和监控工具： - Puppet和Pdsh用于自动化运维和配置管理，Cloudera Manager提供统一的集群管理界面，而Zookeeper则作为分布式系统协调服务的基础，尤其是在Hadoop和HBase中的重要性。 5. Client端上传文件过程： - 客户端将文件切分为多个Block，而不是直接上传到单个DataNode，之后由NameNode指导Block的复制和存储。 面试者可能会进一步提问关于Hadoop的其他组件（如MapReduce、YARN等）、Hadoop生态系统中的最佳实践、故障恢复机制、性能调优等方面的问题，以全面评估候选人的技术理解和实践经验。掌握这些知识点对于应聘大数据工程师职位至关重要。