大数据面试精华：Linux与Shell技巧与Hadoop配置详解

本文档是关于大数据技术的高频面试题集，主要覆盖了Linux与Shell编程以及Hadoop技术两个关键领域。以下是各部分的主要知识点： 1. **Linux & Shell**: - **Linux常用高级命令** - awk、sed、cut、sort等工具用于数据处理，例如筛选、转换和排序。 - **Shell脚本示例** - 集群启动和数据迁移脚本，如自动化安装和配置工具。 - 数仓与MySQL的数据操作脚本，包括导入导出功能。 - **Shell进程管理** - 如何在不知道进程ID的情况下，通过`ps-ef`、grep、awk和xargs命令查找并杀死特定进程。 - **Shell引号的用法** - 单引号不展开变量，双引号会替换变量值，而反引号``用于执行字符串中的命令。双引号内部嵌套单引号则仅保留变量原样，反之则展开变量。 2. **Hadoop** - **Hadoop端口理解** - 包括Hadoop不同版本的核心组件（如HDFS、MapReduce、YARN）的常用端口配置。 - **Hadoop配置与搭建** - 主要配置文件：在Hadoop2.x和3.x中，分别关注core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml和yarn-site.xml，以及slaves或workers文件。 - 简单集群搭建流程： - 安装JDK - 配置SSH免密登录以简化节点间通信 - 配置Hadoop核心文件，如配置核心-site.xml - 初始化HDFS namenode，进行格式化。 - **HDFS操作** - HDFS读写流程，解释数据从客户端到HDFS存储的完整过程，包括数据块复制、客户端与NameNode交互等步骤。 这些知识点是大数据工程师面试时可能会被问到的基础技能，熟练掌握它们对于理解和应对大数据相关职位的面试至关重要。求职者不仅需要熟悉底层操作系统的命令行工具，还要理解分布式系统如Hadoop的架构和配置，以及数据处理和管理的基本流程。