"大数据常见面试题2022: Java并发编程与设计模式"。

需积分: 0 5 下载量 37 浏览量 更新于2024-03-22 2 收藏 3.42MB DOCX 举报
大数据作为当今社会中的热门领域之一,其相关技术和知识备受关注,成为不少求职者和从业者所追求的方向。在面对大数据领域的求职面试时,掌握一些常见的面试题是至关重要的。2022年,大数据领域的面试题涵盖了各个方面,从基础的Java知识到各类数据处理技术,要求考生具备全面的知识储备和应对能力。 在面试中,常见的Java问题如ConcurrentHashMap的实现原理是如何的?ConcurrentHashMap是concurrent包中线程安全的哈希表,采用分段锁的方式实现。它将一个大的Map拆分成多个小的HashTable,并根据key的hashCode确定将key放置在哪个HashTable中。在ConcurrentHashMap中,将Map分成N个Segment,put和get操作都是根据key.hashCode()来决定将key放在哪个Segment中。 另外,在面试中还可能涉及到对List和Set的区别的问题。List和Set都是接口,拥有各自的实现类,有无序的实现类,也有有序的实现类。最大的区别是List允许有重复元素,而Set不允许有重复元素。List适合进行频繁的数据追加、插入和删除操作,但随机访问的效率较低;而Set适合进行频繁的随机存储、插入和删除操作,但在遍历时效率较低。 此外,工厂模式也是面试中常见的问题之一。工厂模式一般分为三种:简单工厂模式、工厂方法模式和抽象工厂模式。简单工厂模式是指由一个工厂类根据传入的参数来返回对应的实例对象;工厂方法模式是指定义一个创建对象的接口,由子类来决定实例化哪个类;抽象工厂模式是提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们具体的类。 总的来说,大数据领域的面试题涵盖了各种知识点,从Java基础到设计模式等方面都可能有所涉及。对于求职者来说,要全面准备,不仅要掌握专业知识和技能,还要具备较强的思维能力和解决问题的能力,以应对各种挑战和问题。2022年的大数据领域,求职者们需要通过对常见的面试题的准备和理解,提升自己的竞争力,积极面对挑战,努力成为大数据领域中的佼佼者。
2022-12-24 上传
⼤数据平台常见⾯试题 第1部分 申请ID.. 3 第2部分 部署kafka. 4 2.1 部署86节点kafka. 4 2.2 配置86节点zookeeper. 5 2.3 部署87节点kafka. 5 2.4 配置87节点zookeeper. 5 第3部分 启动zookeeper. 5 3.1 启动86节点启动zookeeper-1服务... 5 3.2 启动87节点启动zookeeper-2、zookeeper-3服务... 6 第4部分 启动kafka. 6 4.1 启动86节点kafka服务... 6 4.2 启动87节点kafka服务... 6 第5部分 创建topic. 7 5.1 测试Topic(可选)... 7 5.2 创建⽣产的topic. 7 第1部分 选择题 1.1 Hadoop选择题 1.1.1 Hdfs 1. 下⾯哪个程序负责 HDFS 数据存储? a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker 2. HDfS 中的 block 默认保存⼏份? a)3份 b)2份 c)1份 d)不确定 3. 下列哪个程序通常与NameNode 在⼀个节点启动? a)SecondaryNameNode b)DataNode c)TaskTracker d)Jobtracker 注:haoop1.X 分析: hadoop 的集群是基于 master/slave 模式,namenode 和 jobtracker 属于 master,datanode 和 tasktracker属于 slave,master 只 有⼀个,⽽ slave 有多个。SecondaryNameNode 内存需求和 NameNode 在⼀个数量级上,所以通常 secondary NameNode(运⾏在 单独的物理机器上)和 NameNode 运⾏在不同的机器上。 JobTracker 和 TaskTracker JobTracker 对应于 NameNode TaskTracker 对应于 DataNode DataNode 和 NameNode 是针对数据存放来⽽⾔的 JobTracker 和 TaskTracker 是对于 MapReduce 执⾏⽽⾔的 mapreduce 中⼏个主要概念,mapreduce 整体上可以分为这么⼏条执⾏线索: jobclient,JobTracker 与 TaskTracker。 1、JobClient 会在⽤户端通过 JobClient 类将应⽤已经配置参数打包成 jar ⽂件存储到 hdfs,并把路径提交到 Jobtracker,然后由 JobTracker 创建每⼀个 Task(即 MapTask 和 ReduceTask)并将它们分发到各个 TaskTracker 服务中去执⾏ 2、JobTracker 是⼀个 master 服务,软件启动之后 JobTracker 接收 Job,负责调度 Job 的每⼀个⼦任务 task运⾏于 TaskTracker 上,并监控它们,如果发现有失败的 task 就重新运⾏它。⼀般情况应该把 JobTracker 部署在单独的机器上。 3、TaskTracker 是运⾏在多个节点上的 slaver 服务。TaskTracker 主动与 JobTracker 通信,接收作业,并负责直接执⾏每⼀个任务。 TaskTracker 都需要运⾏在 HDFS 的 DataNode 上 4. HDFS 默认 Block Size a)32MB b)64MB c)128MB 注:旧版本是64MB 5. Client 端上传⽂件的时候下列哪项正确 a)数据经过 NameNode 传递给 DataNode b)Client 端将⽂件切分为 Block,依次上传 c)Client 只上传数据到⼀台 DataNode,然后由 NameNode 负责 Block 复制⼯作 分析: Client 向 NameNode 发起⽂件写⼊的请求。 NameNode 根据⽂件⼤⼩和⽂件块配置情况,返回给 Client 它所管理部分 DataNode 的信息。 Client 将⽂件划分为多个 Block,根据 DataNode 的地址信息,按顺序写⼊到每⼀个 DataNode 块中。 6. 下⾯与 HDFS 类似的框架是?C A NTFS B FAT32 C GFS D EXT3 7. 的 8. 的 1.1.2 集群管理 1. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈 a)CPU b)⽹络 c)磁盘 IO d)内存 解析: 由于⼤数据⾯临海量数据,读写数据都需要 io,然后还要冗余数据,hadoop ⼀般备 3 份数据,所以 IO