大数据面试题合集:Hadoop、Spark、Flink等
"大数据私房菜面试题.pdf 是一份不断更新的面试题集,涵盖了大数据领域的各种主题,如Hadoop、Spark、Flink、Hive、数据仓库等,由不同公司的面试题汇编而成,适合准备大数据相关职位面试的人员参考。这份资料经过多次版本更新,加入了更多公司(如华为、阿里、美团、微店)的面试题目,包括架构、数据驱动、实时处理等方面。" 正文: 这份面试题集主要涉及大数据技术栈的关键组件及其应用,下面我们将深入探讨其中的一些知识点: 1. **Hadoop**: - **HDFS写流程**:在HDFS中,文件写入时,客户端首先与NameNode通信,获取目标文件的存储位置。NameNode会返回一个或多个DataNode列表,客户端将文件分割成Block并顺序写入这些DataNode,同时每个Block都会有多份副本。 - **HDFS读流程**:读取文件时,客户端同样首先询问NameNode,获取文件的Block位置。然后,客户端会从最近或最健康的DataNode开始读取数据。 - **HDFS的体系结构**:主要包括NameNode、Secondary NameNode和DataNode。NameNode是元数据管理中心,Secondary NameNode负责备份和合并NameNode的编辑日志,DataNode存储实际的数据块并定期向NameNode报告其状态。 - **Datanode宕机恢复**:如果DataNode短暂宕机,可以通过监控脚本自动重启。若长时间宕机,其数据已备份到其他节点,需清除旧状态并重新启动。 - **Namenode宕机解决方案**:如果NameNode只是暂时宕机,重启即可;如果硬件故障,需要确保硬盘上的元数据安全,然后在新硬件上恢复NameNode。 2. **HDFS故障处理**: HDFS设计有容错机制,如数据块的多副本策略,当某个DataNode宕机,NameNode会自动重新分配数据副本以保持副本数量。 3. **Hive与数据仓库**: Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,用于简化数据ETL(提取、转换、加载)以及查询和分析大量数据。在面试中可能会涉及Hive的表分区、桶化、HQL语法、Hive与HBase的集成等。 4. **Spark与Flink**: Spark是快速、通用的大数据处理框架,支持批处理、流处理和交互式查询。面试题可能涵盖RDD、Spark SQL、DataFrame、Spark Streaming等。Flink是另一款流处理引擎,强调连续计算和低延迟,面试题可能涉及Flink的数据处理模型、状态管理、窗口操作等。 5. **Kafka**: Kafka是一种高吞吐量的分布式消息系统,常用于构建实时数据管道和流应用程序。面试题可能包含Kafka的生产者、消费者模型、消息保留策略、Kafka Streams等。 6. **数据驱动和实时处理**: 数据驱动是指根据实时或近实时的数据做出决策,可能的面试问题包括如何设计实时数据处理架构,如何利用Spark或Flink进行实时分析等。 7. **数据开发**: 面试题可能涵盖离线数据处理流程、实时数据处理架构、数据质量保证、数据清洗、ETL工具的使用等。 这份面试题集不仅提供了具体的技术问题,也反映了大数据领域的发展趋势和实际应用,对准备面试的人员来说,是一个全面了解和复习大数据技术的宝贵资源。
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