Hadoop1. HDFS文件写入和读取进程 写入流程：客户端经过Distributed FileSystem模块向NameNode恳求上传文件，NameNode查看方针文件是否已存在，父目录是否存在。客户端恳求第一个Block上传到哪几个DataNode服务器上，NameNode回来3个DataNode节点，分别为dn1、dn2、dn3。客户端经过FSDataOutputStream模块恳求dn1上传数据，dn1收到恳求会持续调用dn2，然后dn2调用dn3，将这个通讯管道树立完结。客户端开端往dn1上传第一个Block（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存），以Packet为单位，dn1收到一个Packet就会传给dn2，dn2传给dn3；dn1每传一个packet会放入一个应对行列等候应对。当一个Block传输完结之后，客户端再次恳求NameNode上传第二个Block的服务器（重复履行37步）。 读取流程：客户端经过Distributed FileSystem向NameNode恳求下载文件，NameNode经过查询元数据，找到文件块地点的DataNode地址。选择一台DataNode（就近准则，然后随机）服务器，恳求读取数据。DataNode开端传输数据给客户端（从磁盘里边读取数据输入流，以packet为单位来做校验）。客户端以packet为单位接纳，先在本地缓存，然后写入方针文件。
2. Hadoop 1.0和Hadoop 2.0的首要差异 Hadoop 1.0：架构较为简略，只要一个NameNode和多个DataNode，存在单点故障问题。 Hadoop 2.0：引入了YARN（Yet Another Resource Negotiator），使得资源管理和作业调度别离，提高了集群的资源使用率和稳定性。
3. MapReduce和Spark的差异 MapReduce：根据磁盘处理数据，中心成果保存到磁盘中，减少了内存占用，但献身了核算功用。 Spark：根据内存处理数据，中心成果保存到内存中，可以重复使用，提高了处理数据的功用。Spark构建了DAG（有向无环图），减少了shuffle和数据落地磁盘的次数，然后加快了核算速度。
Spark1. Spark的根本原理 Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，它根据内存核算，具有高吞吐量和低推迟的特色。Spark的中心是RDD（Resilient Distributed Dataset），它是一个不可变、可分区、可并行操作的分布式数据调集。
2. Spark的布置形式 Spark支撑多种布置形式，包含Standalone形式、YARN形式、Mesos形式和Kubernetes形式。Standalone形式是Spark自带的简略集群管理器，合适小型集群；YARN形式合适与Hadoop生态体系集成，适用于大型集群。
其他技能1. Hive和HBase的差异 Hive：根据Hadoop的数据仓库东西，供给数据摘要、查询和剖析功用，合适进行杂乱的数据剖析。 HBase：一个分布式、可扩展、支撑列存储的NoSQL数据库，合适存储非结构化和半结构化数据，支撑实时读写。
2. Kafka的作业机制 Kafka是一个分布式流处理渠道，首要用于构建实时的数据管道和流应用程序。Kafka经过发布和订阅机制，答应生产者发布音讯到主题，顾客订阅主题来消费音讯。Kafka保证数据的有序性和可靠性，支撑高吞吐量的数据传输。
2. 面试技巧1. 项目经历 在面试中，具体介绍你参加的项目，包含项目架构、技能选型、遇到的应战和处理方案。保证项目经历与岗位需求匹配。
2. 技能深度 除了了解常用的大数据组件，还需求深化了解其底层原理。例如，Hadoop的文件体系机制、Spark的内存管理机制等。
3. 编程才能 预备一些常见的编程题，例如MapReduce程序编写、Spark SQL查询等。了解常用编程言语，如Java、Scala等。
4. 数据结构和算法 把握根本的数据结构和算法，如排序、查找、图论等。这些常识在处理大数据处理问题时十分有用。
5. 面试心态 坚持自傲和活跃的心态，遇到不会的问题可以诚笃地表达自己的缺乏，并展示出处理问题的思路。
经过以上预备，信任你能在大数据开发的面试中取得好成绩。假如需求更具体的面试题和答案，可以参阅牛客网和其他技能博客供给的材料
大数据开发面试全攻略：从基础常识到实战技巧
跟着大数据技能的飞速发展，大数据开发工程师成为了市场上炙手可热的高薪工作。面临剧烈的竞赛，一份优异的大数据开发面试面经显得尤为重要。本文将为您具体解析大数据开发面试的各个环节，帮助您顺畅经过面试，迈向心仪的职位。
一、面试前的预备
1. 了解基础常识
大数据开发面试的基础常识包含Hadoop、Spark、Flink、Hive、HBase等。您需求对这些技能有深化的了解，包含其原理、架构、优缺点等。
2. 实践项目经历
面试官通常会重视您的项目经历，因而，您需求预备一些实际操作过的大数据项目，并可以明晰地描绘项目布景、技能选型、处理方案等。
3. 学习最新技能动态
大数据技能更新迭代较快，您需求重视最新的技能动态，如DPU、HADOS-RACE等，以便在面试中展示自己的技能广度。
二、面试进程中的技巧
1. 毛遂自荐
在面试开端时，面试官通常会要求您进行毛遂自荐。您需求简洁明了地介绍自己的教育布景、作业经历、项目经历等。
2. 技能问答
（1）HDFS的读写原理是什么？
（2）Spark与MapReduce的差异是什么？
（3）Hive的履行流程是怎样的？
（4）HBase的存储机制是什么？
3. 项目经历共享
在答复项目经历问题时，您需求明晰地描绘项目布景、技能选型、处理方案、遇到的问题及处理方法等。
4. 算法题
（1）排序算法
（2）查找算法
（3）动态规划
三、面试后的跟进
1. 感谢面试官
面试完毕后，您可以经过邮件或电话向面试官表示感谢，表达自己对职位的爱好。
2. 跟进面试成果
在面试后的几天内，您可以自动联络招聘负责人，了解面试成果，并表达自己对职位的巴望。
大数据开发面试是一个全面调查的进程，需求您在基础常识、项目经历、技能广度等方面做好预备。经过本文的辅导，信任您可以在面试中锋芒毕露，成功取得心仪的职位。
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