2021大数据开发面试宝典：全面复习指南+实战题解析

【面试宝典】2021年超全超详细的最新大数据开发面试题，涵盖了Hadoop、Spark、Kafka、HBase、Flink等技术栈，由公众号“五分钟学大数据”提供。这份文档旨在帮助求职者准备大数据开发领域的面试，通过整理自各大厂的真实面试题和常考知识点，提升应聘者的专业技能。 第一版面试题按照大数据技术进行划分，包括但不限于以下内容： 1. HDFS（Hadoop分布式文件系统）： - 详细解释HDFS的读写流程，涉及DataNode和NameNode的角色。 - 处理故障场景，如DataNode损坏和NameNode故障恢复机制。 - 解析小文件过多的问题及其避免方法。 - 名为“NameNode HA”的高可用性设计以及脑裂问题的解决方案。 2. MapReduce： - MapTask和ReduceTask的工作机制，以及shuffle阶段的数据处理和压缩。 - 规约（Shuffle and Reduce）的应用场景。 3. YARN（Yet Another Resource Negotiator）： - YARN集群的架构和工作原理，任务提交流程。 - 介绍YARN的资源调度模型，如公平调度、容量调度和 FIFO 调度。 4. 其他技术，如Spark的面试题涉及其核心组件如Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming等，以及Kafka（用于实时数据流处理）、HBase（NoSQL数据库）等。 文档定期更新，确保内容的时效性和完整性，建议学习者先按照技术点专项复习，然后再结合第二版的大厂面试真题进行综合理解，以实现知识的融会贯通。每篇内容都深入浅出，有助于面试者巩固和提升大数据开发的基础和实战能力，提高进入知名企业的可能性。