大数据存储技术题库

接下来为大家讲解大数据存储技术面试题目，以及大数据存储技术题库涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、大数据面试题集锦-Hadoop面试题(一)
• 2、大数据开发工程师面试主要面试哪些内容?
• 3、详解大数据存储:哪些问题最容易出现
• 4、数据仓库工具hive面试题集锦(纯干货)
• 5、我想问一下大数据的安全存储采用什么技术?
• 6、大数据(Hadoop)面试题及答案

大数据面试题集锦-Hadoop面试题(一)

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。

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。

HDFS文件写入和读取流程涉及客户端与NameNode和DataNode之间的交互。写入流程包括客户端请求上传文件至NameNode，NameNode检查文件和目录是否存在，然后将上传请求分发至多个DataNode，客户端逐级上传数据。读取流程则是客户端向NameNode请求文件位置，NameNode提供文件存储的DataNode信息，客户端从DataNode读取数据。

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。

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。

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。

大数据开发工程师面试主要面试哪些内容?

在数据仓库方面，建模和数据模型的问题是面试的重要内容，能够说明求职者理解数据结构与分析。对于偏向数仓开发的岗位，更深入的技术问题会涉及到SparkSql和SparkStreaming的底层原理、内核和任务提交过程，以及与MapReduce的对比。

Java是必问的，不过问的不深，把Javase部分吃透，足以应付Java部分的面试。（2）Hadoop生态，Yarn、Zookeeper、HDFS这些底层原理要懂，面试经常被问。（3）Mapreduce的shuffle过程这个也是面试被常问的。（4）Hbase和HIve，搞大数据这些不懂真的说不过去。

提问 说说提问，思路想法，表达能力，技术功底，热情。这几个点我是比较看重的。很多问题都是围绕着这几个点展开的，大家看下有没有借鉴意义。

最后，Hive的存储格式、join操作原理以及parquet文件的优势也是常考内容。对于面试者来说，熟悉这些基础知识，能有效提升面试表现。如果你觉得这篇文章有所帮助，不妨收藏并给予支持，你的反馈是我们持续更新的动力。持续关注【大数据的奇妙冒险】公众号，获取更多实用内容。

详解大数据存储:哪些问题最容易出现

延迟问题也是大数据存储中不容忽视的一环，尤其是在金融和电子商务领域。实时的数据分析要求存储系统具备低延迟特性，以确保数据能够及时响应。Scale-out架构通过每个节点具备处理和连接组件，实现了存储容量和处理能力的同步增长。基于对象的存储系统则通过支持并发数据流，进一步提高了数据吞吐量。

大数据应用存在实时性的问题，特别是在涉及到与网上交易或者金融类相关的应用。存储系统必须能够支持实时特性同时保持较高的响应速度。Scale-out架构的存储系统和基于对象的存储系统可以满足这些需求。 大数据应用环境需要较高的IOPS性能，比如HPC高性能计算。

大数据存储面临的主要问题有：数据量的爆炸式增长导致的存储需求迅速扩张、数据存储的安全性问题和数据存储管理的复杂性。存储需求迅速扩张 随着数字化进程的加快，大数据存储面临的第一大挑战就是数据量的爆炸式增长。

数据仓库工具hive面试题集锦(纯干货)

Hive相对于Oracle的优点在于存储方式、扩展性与单表存储。Hive存储在HDFS上，Oracle存储在本地文件系统，Hive可扩展到数千节点，Oracle理论上最多扩展到100台左右，Hive可以分区分桶处理大数据量，Oracle则需分表。

Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，提供SQL查询功能，学习成本低，适用于数据仓库分析，但不支持实时查询。与RDBMS相比，Hive在处理大规模数据、并行处理和分布式计算上具有优势，但在事务处理、复杂性管理和数据一致性方面相对较弱。

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，与传统的关系型数据库在本质上有所不同。Hive主要用于数据分析和处理大规模数据集，支持一次写入多次读取的操作模式，而不适合实时的CRUD操作。相较于关系型数据库，Hive的设计重点是高效地执行大规模数据集的批量处理和分析，而不是低延迟的数据交互。

Hive运维可通过调度工具如Apache Oozie或Apache Airflow进行任务调度。 ORC和Parquet提供高性能存储，适用于存储和性能提升。 星型模型以事实表为中心，与维表关联；雪花模型扩展星型模式，包含多层维度表；星座模型基于多个事实表，共享维度信息。

Hive是由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计工具；Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。Hive的本质是将HQL转化成MapReduce程序。数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略***。

我想问一下大数据的安全存储***用什么技术?

1、目前，大数据的安全存储***用虚拟化海量存储技术来存储数据资源，涉及数据传输、隔离、恢复等问题。解决大数据的安全存储，一是数据加密。

2、分散存储 利用已有的云存储技术，将数据块分散在多个位置上。***用分散保存的方式，不仅能保证其实用性，而且在一定程度上也提高了其安全性。

3、硬盘存储：硬盘作为计算机的主要存储介质，包括机械硬盘、固态硬盘和混合硬盘等类型，它们能够存储各类数据，如文档、图片、音频和***等。 磁带存储：磁带是一种顺序访问存储设备，数据按顺序存储在磁带上。这种存储方式通常用于大数据的备份和长期存档。

4、分布式存储技术：如Hadoop的HDFS，能够将数据分散地存储在多个节点上，从而实现对海量数据的处理。分布式计算框架：如Hadoop的MapReduce，能够在大量计算机集群上并行地处理大数据，实现大数据的快速分析。

5、大数据存储的三种方式：不断加密。任何类型的数据对于任何一个企业来说都是至关重要的，而且通常被认为是私有的，并且在他们自己掌控的范围内是安全的。然而，黑客攻击经常被覆盖在业务故障中，最新的网络攻击活动在新闻报道不断充斥。

大数据(Hadoop)面试题及答案

1、准备好面试了吗？以下是Hadoop面试中可能出现的问题及答案。HDFS中的block默认保存几份？默认保存3份。HDFS默认BlockSize是多大？默认64MB。负责HDFS数据存储的是哪一部分？DataNode负责数据存储。SecondaryNameNode的目的是什么？帮助NameNode合并编辑日志，减少NameNode启动时间。

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、你准备好面试了吗？这里有一些面试中可能会问到的问题以及相对应的答案。集群的最主要瓶颈是磁盘IO。Hadoop运行模式有单机版、伪分布式模式、完全分布式模式。Hadoop生态圈的组件包括：Zookeeper：是一个开源的分布式应用程序协调服务，基于zookeeper可以实现同步服务，配置维护，命名服务。

5、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。

关于大数据存储技术面试题目，以及大数据存储技术题库的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。