大数据面试高频知识点：Linux & Hadoop技术详解

本资源是一份针对大数据领域的高频面试题库，主要聚焦于Linux与Shell基础、Hadoop技术栈及其组件的相关知识。以下是详细的内容概览： 1. **Linux&Shell相关总结** - Linux常用命令：这部分考察面试者对Linux操作系统的基本操作熟练度，包括但不限于文件管理（如ls、cd、mkdir等）、进程管理（如ps、kill、grep等）、网络管理等。 - Shell常用工具：awk、sed、cut和sort是Unix/Linux环境下的强大文本处理工具，理解它们的工作原理和应用场景对于大数据处理非常重要。 2. **Hadoop相关总结** - **端口号**：文档列出了Hadoop集群中的多个关键端口，如HDFS NameNode、DataNode、SecondaryNameNode和YARN Resource Manager的HTTP接口，以及历史服务器的访问端口，这些都是面试时可能被问到的基础配置知识。 - **配置文件与集群搭建**：介绍了四个核心配置文件（core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml），以及环境配置文件如hadoop-env.sh、yarn-env.sh等，还有简单集群搭建步骤，包括JDK安装、SSH免密登录以及基本配置文件的配置和NameNode的格式化。 - **HDFS读写流程**：虽然具体内容未详述，但涉及到了Hadoop分布式文件系统（HDFS）的读写操作原理，可能询问面试者对HDFS块存储、数据复制机制的理解。 - **MapReduce Shuffle过程及优化**：这是Hadoop MapReduce模型的核心环节，面试者需了解Shuffle阶段如何实现数据的分区、排序、溢写、合并，以及如何通过压缩、减少小文件、集群优化等方式提升性能。 3. **Hadoop优化**： - 小文件问题的影响：面试者可能会被问及小文件对NameNode性能的影响，以及如何解决这个问题，比如使用Hadoop的归档（Hadoop Archive, HADOOP-1003）功能来管理小文件。 这份题库涵盖了大数据处理必备的技术基础和实践经验，对于准备面试的人来说，深入理解和掌握这些知识点至关重要。面试时可能会围绕这些知识点提问，测试候选人的理论知识、实践经验和问题解决能力。