【面试指南】2021年全面详尽的大数据开发面试题及答案解析（第一版）.pdf

简介：
本书为《面试指南》系列之一，提供2021年度大数据开发岗位的全面面试问题及其详细解答，旨在帮助求职者准备相关技术面试。 ### 大数据开发面试知识点详解 #### Hadoop **1. HDFS读写流程** - **读取流程：** - 客户端发起读请求给NameNode。 - NameNode根据元数据信息找到文件块所在的DataNode。 - NameNode返回DataNode地址列表给客户端。 - 客户端直接连接DataNode读取数据。 - 为了提高效率，客户端可能直接从后续DataNode继续读取下一个块。 - **写入流程：** - 客户端向NameNode发起写请求。 - NameNode根据文件大小和块配置信息决定将文件划分为多个块。 - NameNode返回DataNode列表给客户端，用于存储新文件的块副本。 - 客户端把数据分成多个包（packet）发送到DataNode。 - DataNode接收并存储包，同时复制到其他DataNode以保证数据冗余。 - 当一个DataNode接收到所有包后，它向客户端报告完成。 - 客户端通知其他DataNode完成写入。 **2. HDFS读取文件时块损坏处理** - 如果在读取过程中发现某个块损坏： - 客户端会尝试从其他DataNode读取该块的副本。 - 如果没有可用副本，则会报错。 - 通常，HDFS会自动检测损坏的块，并触发数据重建过程。 **3. HDFS上传文件时DataNode挂掉** - 如果在上传过程中某个DataNode挂掉： - 客户端会尝试连接其他DataNode完成上传。 - NameNode会在发现DataNode故障后重新分配存储任务，确保块完整性和冗余性。 **4. NameNode启动操作** - NameNode启动时会加载元数据到内存中。 - 执行FSImage和EditLog文件的合并，生成最新的元数据。 - 启动后监听来自DataNode的心跳和状态报告。 **5. SecondaryNameNode工作机制** - SecondaryNameNode不是NameNode的热备份。 - 定期合并NameNode的FSImage和EditLog文件，减轻NameNode的启动负担。 - 不存储元数据，仅作为辅助节点参与维护。 **6. NameNode数据存储安全保障** - 使用Checkpoint机制定期合并FSImage和EditLog。 - 数据副本策略确保数据冗余。 - 可通过Zookeeper等工具实现高可用配置，减少单点故障的影响。 **7. NameNodeHA中的脑裂问题** - 脑裂是指两个NameNode同时认为自己是活跃状态。 - 解决方法：通过Zookeeper或Quorum Journal Manager（QJM）确保只有一个NameNode处于活跃状态。 **8. 小文件过多的危害及避免方法** - 危害：增加NameNode内存负担；降低系统整体性能。 - 避免方法：合并小文件；使用SequenceFile、Har等方式。 **9. HDFS的组织架构** - **NameNode**：负责管理文件系统的命名空间。 - **DataNode**：负责存储实际的数据块。 - **Client**：用户访问文件系统的接口。 **10. MapReduce中MapTask的工作机制** - MapTask接收输入切片。 - 对每个输入记录执行map函数。 - 输出中间结果到本地磁盘。 - 按照键值排序并对相同键值的数据进行分组。 **11. MapReduce中ReduceTask的工作机制** - ReduceTask从各个MapTask拉取中间结果。 - 对拉取的数据进行合并、排序和分组。 - 对每组数据执行reduce函数。 - 写入最终结果到HDFS。 **12. MapReduce中shuffle阶段** - shuffle阶段发生在MapTask和ReduceTask之间。 - MapTask对中间结果进行分区、排序和缓存。 - ReduceTask按需从MapTask拉取数据。 - 这一阶段涉及网络传输、排序和归并操作。 **13. Shuffle阶段的数据压缩机制** - MapReduce支持多种压缩编码，如Gzip、LZO等。 - 在shuffle阶段压缩数据可以减少网络传输量。 **14. 使用规约的情况** - 当MapTask的输出数据量非常大时。 - 在Reduce阶段之前进行数据聚合，减少网络传输量。 **15. YARN集群的架构和工作原理** - **ResourceManager**：全局资源管理器。 - **NodeManager**：每台机器上的代理服务。 - **ApplicationMaster**：为应用程序请求资源。 **16. YARN的任务提交流程** - 用户提交应用程序。 - ResourceManager为应用程序分配第一个Container。 - ApplicationMaster被启动并负责与ResourceManager协商资源。 - ApplicationMaster监控任务执行情况。 **17. YARN的资源调度模型** - FIFO Scheduler：先进先出。 - Capacity Scheduler：基于容量。 - Fair Scheduler：公平分配资源。 #### Hive **