本篇整理了2021年大数据领域常见的技术面试题及详细解答，涵盖了Hadoop、Spark、Hive、Flink等主流技术栈，帮助求职者更好地准备面试，提升技术水平。

1. Hadoop相关

  • HDFS读写流程
  • 详细描述客户端、NameNode、DataNode之间的数据交互过程。
  • 结合实际场景分析不同数据块大小对性能的影响。
  • MapReduce工作机制
  • 阐述MapReduce编程模型的核心思想。
  • 以WordCount为例，分析Map和Reduce阶段的具体操作。
  • Yarn资源调度机制
  • 介绍Yarn的架构和主要组件。
  • 比较Yarn与传统资源调度方式的优缺点。

2. Spark相关

  • Spark运行架构
  • 解释Driver、Executor等核心概念。
  • 分析Spark如何实现高效的数据处理。
  • Spark SQL优化技巧
  • 列举常见的Spark SQL性能优化方法。
  • 结合案例说明如何选择合适的优化策略。
  • Spark Streaming应用场景
  • 描述Spark Streaming的特点和适用场景。
  • 举例说明Spark Streaming在实时数据处理中的应用。

3. Hive相关

  • Hive架构与原理
  • 介绍Hive的架构和主要组件。
  • 分析Hive如何将SQL语句转换为MapReduce任务。
  • Hive数据倾斜问题
  • 解释数据倾斜产生的原因和影响。
  • 提供解决Hive数据倾斜问题的常用方法。
  • Hive优化技巧
  • 列举Hive常见的性能优化技巧。
  • 结合实际案例分析如何提升Hive查询效率。

4. Flink相关

  • Flink架构与特点
  • 介绍Flink的架构和主要特点。
  • 比较Flink与Spark Streaming的优劣势。
  • Flink时间语义与窗口函数
  • 解释Flink中的时间语义和窗口的概念。
  • 举例说明不同窗口函数的应用场景。
  • Flink状态管理
  • 描述Flink中状态的概念和作用。
  • 介绍Flink常用的状态管理方式。

5. 其他

  • Kafka消息队列
  • 介绍Kafka的基本概念和架构。
  • 分析Kafka如何保证消息的可靠性和高吞吐量。
  • Zookeeper分布式协调
  • 描述Zookeeper的功能和应用场景。
  • 解释Zookeeper如何实现分布式锁和选主。