hadoop面试（hadoop面试题2020）

Hadoop 面试

简介

Hadoop 是一个开源分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据。它广泛用于大数据分析、机器学习和人工智能等领域。在 Hadoop 面试中，面试官通常会考察候选人的 Hadoop 基础知识、技术技能和解决问题的能力。

Hadoop 基础知识

Hadoop 生态系统：

Hadoop、HDFS、YARN、MapReduce、Hive、HBase、ZooKeeper

HDFS（Hadoop 分布式文件系统）：

存储和管理大规模数据的分布式文件系统

YARN（Yet Another Resource Negotiator）：

资源管理框架，为应用程序分配和管理资源

MapReduce：

用于处理和分析大规模数据集的编程模型

Hive：

数据仓库解决方案，用于查询和分析存储在 HDFS 中的数据

HBase：

NoSQL 数据库，用于管理大型、稀疏的表状数据

技术技能

Java/Python/Scala：

Hadoop 应用程序开发中常用的编程语言

Hadoop API：

用于与 Hadoop 生态系统交互的 API

HiveQL、Pig Latin：

用于查询和操作存储在 Hadoop 中的数据的 SQL-like 语言

HBase API：

用于与 HBase 数据库交互的 API

Hadoop 生态系统工具：

Oozie、Sqoop、Flume 等

解决问题的能力

Hadoop 面试官还会评估候选人解决问题的能力，包括：

数据处理：

使用 MapReduce 或 Spark 等框架处理和分析大规模数据

数据仓库：

设计和实现使用 Hive 或 Impala 等工具的数据仓库解决方案

实时数据分析：

使用 Storm、Flink 或 Spark Streaming 等工具处理和分析实时数据流

集群管理：

配置和管理 Hadoop 集群，确保高可用性、可伸缩性和性能

故障排除：

诊断和解决 Hadoop 集群中常见的错误和问题

准备 Hadoop 面试

为了准备 Hadoop 面试，候选人应：

温习 Hadoop 基础知识和技术技能

练习解决 Hadoop 相关的问题

熟悉当前的 Hadoop 生态系统趋势和最佳实践

准备一些关于其 Hadoop 经验和项目的示例

了解常见的面试问题和如何回答它们