大数据面试精华：Linux、Shell与Hadoop技巧

本文档主要围绕大数据领域的高频面试题展开，覆盖了多个关键知识点，包括但不限于Linux与Shell技术、Hadoop框架及其组件的理解和应用。以下是详细的内容概览： 1. **Linux & Shell技术** - **Linux常用高级命令**：提到的命令如awk、sed、cut、sort在数据处理中极其重要，它们用于数据筛选、转换和排序，是数据分析师和系统管理员的基础技能。 - **Shell脚本编写**：面试者可能会被问到关于编写和管理shell脚本的问题，比如集群启动和分发脚本，以及数仓数据的迁移工具使用，如Flume和Kafka的脚本操作。 - **Shell进程管理**：遇到不知道进程号但需要终止的场景，通过`ps`、`grep`、`awk`和`xargs`组合，展示了查找并杀死进程的基本技巧。 - **单引号与双引号的区别**：讲解了单引号和双引号在Shell中的不同用途，如单引号不解析变量，双引号解析变量，以及反引号`用于执行命令的特性。 2. **Hadoop技术** - **Hadoop端口号**：熟悉Hadoop各个组件（如HDFS、MapReduce和YARN）的标准端口对于理解其工作原理至关重要。 - **Hadoop配置与集群搭建**：面试者可能被询问如何配置Hadoop的四个主要配置文件（针对Hadoop 2.x和3.x版本），以及简要的集群搭建步骤，包括JDK安装、SSH免密登录设置和基本配置文件的调整。 - **HDFS读写流程**：理解HDFS的数据读写机制，包括数据块的存储、客户端与NameNode的交互等，是Hadoop开发人员必备的知识。 - **HDFS小文件处理**：小文件问题是大数据场景下的常见挑战，面试者可能被问及如何优化处理HDFS中的小文件，以提高性能和效率。 这份文档是准备大数据面试者的宝贵资源，涵盖了从基础的Shell操作到复杂的大数据技术实践，深入浅出地介绍了面试者可能被考察的关键知识点。掌握这些内容不仅能提升面试表现，也有助于实际工作中的问题解决和项目实施。