大数据面试深度解析：JAVA与Hadoop生态圈

"大数据面试知识点，涵盖JAVA与Hadoop生态圈的基础技术，包括代理模式、JVM内存管理、并发编程、分布式缓存、一致性哈希、分布式锁、YARN与MR任务提交过程以及Hadoop高可用等内容。" 在大数据面试中，掌握一定的JAVA基础和Hadoop相关知识是至关重要的。以下是对这些知识点的详细解析： 1. **代理模式**： - 静态代理：在编译时确定代理类，适用于接口代理，灵活性较差。 - 动态代理：运行时动态创建代理对象，分为Java动态代理（基于接口）和CGLIB动态代理（无接口时使用，通过继承目标类实现）。 2. **JVM**： - 概念：Java虚拟机，负责执行字节码，提供运行环境。 - 垃圾回收算法：包括标记-清除、复制、标记-整理、分代收集等。 - 分代垃圾回收：将堆内存分为新生代、老年代，根据对象生命周期进行不同策略的回收。 - JVM调优：调整JVM参数，优化性能，如内存分配、垃圾回收器选择等。 - 新一代垃圾回收算法：如G1（GarbageFirst），采用区域化内存管理，减少暂停时间。 3. **JAVAVOLATILE关键字**： - 可见性：确保修改后的值对所有线程立即可见。 - 防止重排序：禁止编译器和处理器对指令的重排序，保证有序性。 - 指令重排序：编译器和处理器为了优化性能可能对指令顺序进行调整。 - 保证原子性：不是锁，但对单个volatile变量的读写操作具有原子性。 4. **线程**： - 线程数量计算：根据CPU核心数、系统负载等因素决定。 - 锁：包括`synchronized`（互斥锁）和`ReentrantLock`（可重入锁）等，用于线程同步。 - 读写锁`ReadWriteLock`：允许多个读取者同时访问，提高效率。 - CAS（CompareAndSet）：无锁编程中的原子操作，用于更新变量。 - 线程池：管理线程，避免频繁创建和销毁，提高效率。 5. **分布式缓存**： - 缓存本质：减少数据库访问，提升性能。 - MEMCACHED：简单、高效、分布式的键值存储系统。 6. **一致性哈希**：用于分布式系统中数据的均衡分布，解决节点增加或减少时数据迁移问题。 7. **分布式锁**： - 基于数据库的乐观锁：利用版本号或时间戳实现。 - 基于MEMCACHED的ADD()方法：设置键值，失败表示锁已被占用。 - 基于REDIS的SETNX()、EXPIRE()：设置并检查键不存在，加过期时间。 - 基于ZOOKEEPER：利用其强一致性特性实现分布式锁。 8. **YARN任务提交过程**： - YARN（Yet Another Resource Negotiator）：Hadoop的资源调度框架。 - 任务提交涉及Client、ResourceManager（RM）、ApplicationMaster（AM）和NodeManager（NM）的交互。 9. **MR任务提交过程**： - MapReduce任务分为Map阶段和Reduce阶段，分别处理数据并进行 shuffle 和 sort。 10. **Hadoop HA**： - HADOOPSECONDARYNAMENODE：主NameNode的热备份，用于定期合并编辑日志。 - Hadoop高可用：通过多NameNode和ResourceManager实现集群无单点故障。 以上内容涵盖了大数据面试中关于JAVA和Hadoop生态圈的部分基础知识点，理解并熟练运用这些知识能帮助应聘者在面试中展现出扎实的技术功底。