大数据面试必备:Linux、Shell、Hadoop到数据湖全面解析
"大数据-面试宝典.pdf 是一本涵盖了大数据领域80%面试重点的资料,专注于数仓项目知识。本书详细介绍了多个关键的大数据技术和工具,包括Linux&Shell脚本、Hadoop、Hive、Spark、Kafka、Hbase、MySQL、Sqoop、Flume、Scala、Azkaban以及数据湖相关的项目实践。" 在大数据面试中,Linux和Shell脚本是基础技能,常常被考察。这份资料详细讲解了Linux的高级命令,如top用于查看内存,df-h用于查看磁盘存储,iotop用于监测磁盘I/O,netstat-tunlp用于检查端口占用,uptime查看系统运行状况,以及ps-aux用于查看系统进程。此外,Shell脚本的使用也至关重要,书中提到了awk、sed、cut和sort等工具的运用,以及编写过的各种脚本,如集群启动、数据导入导出等。对于Shell脚本中单引号、双引号和反引号的用法进行了区分,同时展示了如何使用sed命令进行字符串替换。 Hadoop部分可能涉及到MapReduce的原理和实践,它是分布式计算的基础。Hive则涉及数据仓库的构建和查询优化。Spark作为快速数据处理框架,其性能优化和SQL使用是面试的重点。Kafka是实时数据流处理的关键组件,考察点可能包括其消息模型和部署配置。Hbase是NoSQL数据库,关注点在于分布式存储和数据访问。MySQL在大数据场景下通常用于数据存储和ETL过程,可能会考察到事务处理和索引优化。Sqoop用于数据迁移,Flume则处理日志收集,两者都关乎数据的流入流出。Scala是Spark的基础语言,面试时可能会询问其面向对象和函数式编程特性。Azkaban是工作流管理工具,数据湖项目实践中涉及的架构设计、数仓分层、测试上线流程、技术问题及生产环境中的热点问题也是重要的面试话题。 这份面试宝典覆盖了大数据领域的核心技术,从基础操作到项目实践经验,对于准备大数据相关职位面试的求职者来说,是非常全面的学习参考资料。
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