大数据平台面试题：实战部署与管理Kafka与Zookeeper

本资源是一份关于大数据平台面试题的详细指南，主要包括以下几个关键知识点： 1. Hadoop基础知识： - HDFS（Hadoop Distributed File System）：HDFS的核心组件，NameNode负责数据存储，它是主节点，主要负责元数据管理（如目录树和文件块列表）。Datanode负责实际的数据存储和复制，客户端与NameNode交互以获取数据的存储位置。 - Block大小和复制策略：HDFS的块默认大小为32MB，且每个块默认保存3份，以实现数据的高可用性和容错性。 - Master/Slave架构：Hadoop集群采用master-slave模式，NameNode和JobTracker作为master节点，而DataNode和TaskTracker作为slave节点。 2. Kafka部署与配置： - 文件详细介绍了如何在86和87节点上部署和配置Kafka以及Zookeeper，这些是分布式消息队列的基础组件，用于实时数据处理和流处理。 3. Zookeeper的启动与管理： - 该资源指导用户如何启动86和87节点上的Zookeeper服务，Zookeeper在分布式系统中扮演着协调和通信的角色。 4. Kafka服务的启动： - 提供了启动86和87节点上kafka服务的步骤，确保集群的正常运行。 5. 创建和管理topics： - 用户学习了如何创建生产主题，这是数据发送者和消费者之间通信的通道，包括测试和实际生产环境的设置。 6. 选择题部分： - 包含了一系列关于Hadoop和MapReduce概念的选择题，涵盖了集群管理、性能瓶颈识别等核心知识点。 这份文档适合对大数据平台有深入了解的求职者准备面试，或者希望提升自己在大数据技术栈中Hadoop和Kafka操作能力的专业人士参考。通过解答这些问题，面试者可以展示他们对分布式系统设计、数据存储和处理的理解，以及实践经验。