(大数据)面试题汇总

Hadoop生态

一.HDFS

• HDFS的读写流程？
• HDFS中，NameNode与DataNode的作用？
• SecondaryNameNode的作用以及与NameNode的区别和联系?
• 什么是集群安全模式？什么情况下会进入安全模式？以及安全模式的解决方法？
• 为什么HDFS不适合小文件？
• HDFS支持的存储格式和压缩算法都有哪些？
• 说说HDFS的可靠性策略
• HDFS的优缺点都有哪些？

二.MapReduce

• MapReduce的执行流程（Yarn模式）？
• MapReduce的关键类有哪些？maper方法有哪些？setup方法是干嘛的？它是每读取一行数据就调用一次这个方法吗？
• Shuffle过程原理（详细）
• combine函数的作用是什么？
• MapReduce在每个阶段的调优方法都有哪些？
• Hadoop的进程都有哪些？分别都有什么作用？
• Yran的Job提交流程
• MapReduce中可干预组件有哪些？以及各组件的原理？
• 分区与分块的区别？
• resourceManager的工作职责是什么？
• NodeManager的工作职责是什么？
• 简述Hadoop的调度器（FIFO、Capacity Scheduler、Fair Scheduler）

三.Hive

• 描述一下Hive动态分区和分桶的使用场景和使用方法？
• Hive是怎么集成Hbase的？
• Hive查询的时候on和where的区别是什么？为什么？
• 说一下Hive的内部表、外部表以及分区表都有什么特点以及它们的使用场景
• Hive调优的方式有哪些？
• Hive数据倾斜的原因以及处理办法
• Hive自定义函数实现了什么接口、什么方法？
• 如何控制Hive中Mapper和Reduce的个数？
• Hive有哪些保存元数据的方式，每个有什么特点

四.HBase

• 说说HBase的特点都有哪些？
• Rowkey怎么设计，有什么好处？
• Hbase的优化方式有哪些？
• Hbase的读写流程
• 说说数据Flush的过程
• RowKey如何设计可以避免热点问题
• Hbase的最小存储单元是什么
• Hbase如何进行预分区以及作用？
• Hbase中的HFile什么时候要合并成大文件，什么时候要拆分成小文件
• 为什么Hbase查询比较块？

Spark技术栈

一.Scala

• 说一说Scala的偏函数和柯里化
• Scala的apply和unapply方法是什么作用？
• Java和Scala的区别
• Scala的优点有哪些？
• Scala的数据类型有哪些？
• Scala中什么是闭包？
• Trait和abstract class的区别是什么？

二.Spark Core

• Spark有几种部署模式？都有什么特点？
• driver的功能是什么？
• Hadoop和Spark都是并行计算，说说它们的不同点和它们的相同点
• 聊一聊Spark中RDD的概念，它有哪些特性
• 简述宽依赖和窄依赖的概念，groupByKey、reduceByKey、map、filter、union五种中哪些会导致宽依赖，哪些会导致窄依赖？
• Spark如何防止内存溢出
• stage、tast以及job之间的关系以及划分方式
• Spark中的reduceByKey和groupByKey的区别与用法
• map与mapPartitions的区别
• foreach和foreachPartition的区别
• coalesce与reparttion的区别
• 说说Spark血统的概念
• 说说Spark RDD的持久化机制
• 说说Spark提交任务的完整流程
• Spark Join的优化方式有哪些？
• Spark的shuffle有几种方式
• 哪些算子涉及到shuffle
• 简述一下MapReduce的shuffle与Spark的shuffle的过程
• Spark广播变量的作用
• 数据倾斜的解决方案
• Spark的通信机制

三.Spark SQL

• Dataset创建的几种方式？
• Dataframe相对rdd有哪些不同
• SparkSQL如何处理结构化数据和非结构化数据
• Spark SQL的原理
• Spark SQL中缓存方式有哪几种？registerTempTable是action类型的，为什么不发生缓存？

四.SparkStreaming

• SparkStreaming有哪几种方式消费Kafka中的数据，它们之间的区别是什么？
• 简述SparkStreaming窗口函数的原理
• 简述SparkStreaming的容错原理

核心组件

一.Flume

• Flume的组成与事务
• 介绍一下Memory Channel
• 说说File Channel
• 说说Kafka Channel
• 介绍一下Flume几种Sink
• 说说Flume拦截器的使用
• 什么是选择器
• 如何实现Flume数据传输的监控

二.Kafka

• Kafka和传统消息队列有何区别
• Kafka的应用场景
• Kafka在高并发的情况下，如何避免消息的丢失和消息重复？
• Kafka到SparkStreaming怎么保证数据的完整性，怎么保证数据不重复消费？
• Kafka的消费者高阶和低阶API有什么区别？
• Kafka是如何保证数据一致性和可靠性
• Spark实时作业宕机，kafka指定的topic数据堆积怎么办？
• 说一下Kafka的acks
• Kafka的读写流程？
• Kafka为什么只让leader进行读写？
• 为了避免磁盘被占满，Kafka会周期性的删除旧消息，那么删除策略有哪些？控制力度到什么程度，具体描述一下
• 简要描述Kafka数据高可用的原理是什么？
• Kafka的偏移量offset存放在哪里，为什么？
• 如何保证Kafka的消息有序？
• 说说Kafka的分区分配策略
• Kafka消息数据积压，消费能力不足怎么处理？
• 如何实现Kafka的高吞吐

数据仓库

一.数据仓库基础

二.用户存留和拉链表

大数据算法

一.海量数据处理

二.数据结构

大数据面试常见JAVA问题

一.JAVA基础

二.多线程

三.JVM