尚硅谷大数据技术面试题解析

"尚硅谷大数据技术之高频面试题8.0.6.docx，涵盖了Linux&Shell、Hadoop等技术的面试重点，包括Linux高级命令、Shell脚本编写及应用、Hadoop端口、配置文件和集群搭建流程，以及HDFS的读写流程等。" 在大数据领域，掌握基础的系统管理和分布式计算框架是必不可少的。这份资料主要讨论了两个关键的技术点：Linux&Shell以及Hadoop。 1. **Linux&Shell** - **Linux常用高级命令**：这部分通常会考察如find、grep、sed、awk、cut、sort等命令的使用，这些都是进行系统管理和数据分析时的常用工具。 - **Shell常用工具及脚本**：Shell脚本是自动化运维的重要手段，例如集群启动、数据导入导出等复杂任务可以通过编写脚本来实现。文档中提到了集群启动、分发和数据处理的脚本编写经验。 - **Shell中进程管理**：当不知道进程号时，可以通过`ssh`远程连接并用`ps -ef`列出所有进程，`grep`过滤，再通过`awk`提取第二列（PID），最后用`xargs kill`结束进程。 - **Shell中引号的区别**：单引号不解析变量，双引号解析变量，反引号执行命令。理解这些基础知识对于编写Shell脚本至关重要。 2. **Hadoop** - **Hadoop常用端口号**：了解Hadoop服务的默认端口，如NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager等服务的监听端口，是诊断和优化Hadoop集群性能的基础。 - **Hadoop配置文件**：包括core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml等，每个文件都有其特定的配置项，理解它们的作用对于集群的正确配置至关重要。 - **Hadoop集群搭建**：基本步骤包括安装JDK、设置SSH免密登录、配置Hadoop核心文件、格式化NameNode等。这是一次成功的集群部署所必需的。 - **HDFS读写流程**：HDFS的读流程涉及客户端查找数据块位置、通过DataNode获取数据；写流程涉及NameNode分配数据块、DataNode接收数据并复制等，理解这些流程有助于优化数据访问性能和故障恢复。 这份资料对准备大数据面试的求职者来说非常实用，它不仅覆盖了基础技能，还涉及了实际操作经验，有助于提升对大数据系统全面深入的理解。