大数据核心面试题(Hadoop,Spark,YARN)

大数据核心面试题(Hadoop,Spark,YARN)

      • 高频面试题及答案
        • 1. 什么是Hadoop?它的核心组件有哪些?
        • 2. 解释HDFS的架构及其工作原理。
        • 3. HDFS如何保证数据的高可用性和容错性?
        • 4. 什么是NameNode和DataNode?它们的区别是什么?
        • 5. 解释MapReduce编程模型及其主要组成部分。
        • 6. HDFS的读写流程是怎样的?
        • 7. 什么是Secondary NameNode?它的作用是什么?
        • 8. 如何处理NameNode的单点故障问题?
        • 9. 什么是Hadoop的块(Block)?为什么要使用块?
        • 10. HDFS中的数据块大小可以配置吗?如果可以,如何配置?
        • 11. 什么是Apache Spark?它有哪些核心组件?
        • 12. 什么是RDD(Resilient Distributed Dataset)?其特性有哪些?
        • 13. Spark的执行模型是怎样的?
        • 14. 解释Spark SQL和DataFrame的概念。
        • 15. 什么是Spark Streaming?它是如何处理流数据的?
        • 16. 什么是宽依赖和窄依赖?举例说明。
        • 17. 什么是Spark的持久化(Persistence)机制?
        • 18. 解释Spark中的Shuffle操作及其优化方法。
        • 19. 什么是广播变量和累加器?它们的作用是什么?
        • 20. 如何在YARN上运行Spark应用程序?
        • 21. 什么是YARN?它的主要组件有哪些?
        • 22. YARN的架构是怎样的?
        • 23. ResourceManager的主要功能是什么?
        • 24. NodeManager的作用是什么?
        • 25. ApplicationMaster的职责是什么?
        • 26. 什么是YARN的Container?其作用是什么?
        • 27. YARN的资源调度策略有哪些?
        • 28. YARN如何进行资源管理和作业调度?
        • 29. 如何在YARN上运行一个Hadoop作业?
        • 30. YARN如何处理应用程序的失败和容错?

高频面试题及答案

1. 什么是Hadoop?它的核心组件有哪些?

回答:
Hadoop是一个用于存储和处理大规模数据集的开源框架。它的核心组件包括:

  • HDFS(Hadoop Distributed File System): 用于分布式存储数据。
  • MapReduce: 用于分布式数据处理的计算框架。
  • YARN(Yet Another Resource Negotiator): 用于资源管理和作业调度。
2. 解释HDFS的架构及其工作原理。

回答:
HDFS是一个主从架构,由NameNode和DataNode组成:

  • NameNode: 管理元数据,如文件名、块位置等。
  • DataNode: 存储实际的数据块。
    工作原理:
  • 数据存储: 文件被分割成块&

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