大数据技术专业面试问题及答案

文章阐述了关于大数据技术专业面试问题及答案，以及大数据技术与应用面试会提问什么问题的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、大数据(HDFS)面试题及答案
• 2、大数据面试题集锦-Hadoop面试题(一)
• 3、大数据面试题及答案谁能分享一下

大数据(HDFS)面试题及答案

HDFS组成架构 NameNode管理文件元数据，如路径、属性及块列表。DataNode存储文件块数据及校验和。Secondary NameNode定期备份NameNode元数据。2 HDFS优缺点 优点：适合大数据存储，缺点：不适合网盘应用。HDFS是分布式文件系统，用于存储文件，通过目录树定位文件。

在HDFS中，文件物理上是分块存储的，块的大小可以通过配置参数（ dfs.blocksize）来规定。默认大小在hadoopx版本中是128M，老版本中是64M。块大小不能设置得太小或太大。块的大小应足够大以减少寻址开销，同时考虑到磁盘传输速率。

数据一致性检查与维护 fsck是HDFS的检查工具，用于检测数据完整性问题，确保数据一致性。在面试中，不仅要熟悉这些概念，还要能清晰地阐述自己的经验，例如： 实战经验与问题准备 分享你的项目经验，强调成功案例，同时准备针对大数据分析、配置管理等的专业问题和答案。

大数据和Hadoop几乎是同义词。随着大数据的兴起，专门从事大数据操作的Hadoop框架也开始流行起来。专业人员可以使用该框架来分析大数据并帮助企业做出决策。注意： 这个问题通常在大数据访谈中提出。 可以进一步去回答这个问题，并试图解释的Hadoop的主要组成部分。

HDFS的容错机制包括故障检测、数据***和数据完整性检查。故障检测通过心跳信号确保DataNode的正常运行。数据***确保数据的冗余存储，提高容错性。数据完整性通过总和检验码和定期数据块报告检查。HDFS的基础概念包括Block、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。Block是HDFS存储单元，默认大小为64M或128M。

大数据面试题集锦-Hadoop面试题(一)

1、Sqoop：将一个关系型数据库中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

2、MapReduce数据倾斜产生的原因包括Hadoop框架特性和具体业务逻辑原因，解决方法可以从业务和数据方面进行优化，例如针对join产生的数据倾斜可以使用Map Join优化、针对group by操作可以调整参数以减少倾斜，以及针对count（distinct）等操作可以调整reduce个数或使用其他统计方法。

3、大数据（Hadoop）面试题及答案概要 Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统框架，旨在处理海量数据的存储和计算。它以四个主要优势——高可靠性、高扩展性、高效性和高容错性，为核心特性。Hadoop技术生态体系包括Sqoop、Flume、Kafka、Spark、Flink等工具，它们在数据处理的不同环节中发挥关键作用。

4、Hadoopx的副本节点选择策略为：第一个副本存储在客户端所在节点或集群外随机节点，第二个副本存储在另一个机架的随机节点，第三个副本存储在第二个副本所在机架的随机节点。HDFS文件块大小默认为128M，根据寻址时间和磁盘传输速率的平衡确定。

5、大数据的本质与特性 大数据是处理海量、高速增长和多样性的数据，以提取价值和驱动业务决策的关键工具。其五大特征，Volume（数据量）、Velocity（速度）、Variety（多样性）、Veracity（准确性）和Value（价值），是理解其核心的关键。

6、您对大数据一词有什么了解？ 大数据是与复杂和大型数据集相关的术语。关系数据库无法处理大数据，这就是为什么使用特殊的工具和方法对大量数据执行操作的原因。大数据使公司能够更好地了解其业务，并帮助他们从定期收集的非结构化和原始数据中获取有意义的信息。

大数据面试题及答案谁能分享一下

答案：MapReduce由Map和Reduce两阶段组成，Map阶段对本地磁盘输出排序数据，Reduce阶段对数据进行归并排序，数据按key分组后交给reduce处理。在Hadoop x中排序无法避免，Hadoop x可通过关闭相关配置避免。

答案：RDD，即Resilient Distributed Dataset，是Spark的基本数据抽象，代表一个不可变、可分区的并行计算***。RDD中的数据可在内存或磁盘中存储，分区的结构可动态调整。面试题4：列举并比较Spark中常用算子的区别。

数据一致性检查与维护 fsck是HDFS的检查工具，用于检测数据完整性问题，确保数据一致性。在面试中，不仅要熟悉这些概念，还要能清晰地阐述自己的经验，例如： 实战经验与问题准备 分享你的项目经验，强调成功案例，同时准备针对大数据分析、配置管理等的专业问题和答案。

大数据是与复杂和大型数据集相关的术语。关系数据库无法处理大数据，这就是使用特殊工具和方法对大量数据执行操作的原因。大数据使公司能够更好地了解其业务，并帮助他们从定期收集的非结构化和原始数据中获取有意义的信息。大数据还允许公司***取数据支持的更好的业务决策。

在大数据开发领域，快手提供了许多高频面试题来帮助求职者准备面试。以下是其中一些问题及答案，以提供直观理解。

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