尚硅谷大数据技术高频面试题解析

"尚硅谷大数据技术之高频面试题8.0.2.pdf" 是一份针对大数据技术面试的综合指南，由尚硅谷大数据研发部编撰，涵盖了Linux、Hadoop、Zookeeper、Flume和Kafka等多个关键领域的核心知识点。 ### Linux & Shell - **Linux常用高级命令**: 包括但不限于文件管理、权限操作、进程控制等，这些是系统管理员和开发人员日常工作中必备的技能。 - **Shell常用工具及脚本**: 提到Shell脚本编写，包括如何编写和执行脚本，以及如何在Shell中管理和控制进程。 - **Shell中kill进程**: 当忘记进程号时，可以通过`ps`命令查找或`pgrep`匹配进程名来找到并杀死进程。 - **单引号和双引号的区别**: 单引号内的变量不会被解析，而双引号内的变量会被解析。 ### Hadoop - **Hadoop常用端口号**: 涉及Namenode、Datanode、ResourceManager等服务的默认端口。 - **Hadoop配置文件与集群搭建**: 深入理解Hadoop的配置文件内容以及集群的部署和初始化。 - **HDFS读写流程**: 分析数据在HDFS中的存取过程，包括NameNode、DataNode的角色。 - **HDFS小文件处理**: 解决大量小文件导致的性能问题，如使用Har、SequenceFile等方法。 - **Shuffle优化**: 提升MapReduce的Shuffle阶段效率，包括减少网络传输、合并Map输出等策略。 - **Yarn工作机制**: 描述Container、ApplicationMaster和ResourceManager的工作原理。 - **Yarn调度器**: 如FIFO、CapacityScheduler、FairScheduler等调度策略及其适用场景。 - **基准测试**: 在项目中进行性能测试，评估和调优Hadoop集群性能。 - **Hadoop宕机处理**及**数据倾斜解决**: 针对Hadoop集群的故障恢复和数据分布不均问题的解决方法。 - **集群资源分配参数**：了解如何根据实际需求调整Hadoop集群的资源配置。 ### Zookeeper - **选举机制**: 介绍Zookeeper的Leader选举过程，如ZAB协议。 - **常用命令**: 如`zkCli.sh`客户端的操作，如创建节点、查看数据等。 - **Paxos算法**：解释一致性算法Paxos在Zookeeper中的应用。 - **CAP法则**：分析Zookeeper如何在一致性、可用性和分区容忍性之间权衡。 ### Flume - **Flume组件**：包含Source、Sink和Channel，以及它们在数据流中的作用。 - **Put事务与Take事务**：理解Flume数据传输的原子性操作。 - **Flume拦截器**：用于数据预处理，如过滤、转换等。 - **Channel选择器**：如何配置和选择数据通道策略。 - **Flume监控器**：监控Flume数据采集的稳定性和性能。 - **防止数据丢失的机制**：探讨Flume如何保证数据传输的可靠性。 ### Kafka - **Kafka架构**：包括生产者、消费者、 broker 和 Topic 的结构。 - **机器数量与副本数设定**：讨论集群规模和副本复制策略对容错性和性能的影响。 - **Kafka压测**：进行性能测试，确定集群的承载能力。 - **日志保存时间**：配置和管理Kafka消息的生命周期。 - **数据量计算**：估算Kafka存储需求，避免硬盘空间不足。 - **Kafka监控**：通过JMX、Prometheus或其他工具监控Kafka的运行状态。 - **分区数**：讨论分区数对并发度和查询性能的影响。 这份面试题集全面覆盖了大数据领域的重要技术和实践，是准备大数据面试或提升自身技术能力的宝贵资源。