大数据核心面试题(Hadoop,Spark,YARN)
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- 高频面试题及答案
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- 1. 什么是Hadoop?它的核心组件有哪些?
- 2. 解释HDFS的架构及其工作原理。
- 3. HDFS如何保证数据的高可用性和容错性?
- 4. 什么是NameNode和DataNode?它们的区别是什么?
- 5. 解释MapReduce编程模型及其主要组成部分。
- 6. HDFS的读写流程是怎样的?
- 7. 什么是Secondary NameNode?它的作用是什么?
- 8. 如何处理NameNode的单点故障问题?
- 9. 什么是Hadoop的块(Block)?为什么要使用块?
- 10. HDFS中的数据块大小可以配置吗?如果可以,如何配置?
- 11. 什么是Apache Spark?它有哪些核心组件?
- 12. 什么是RDD(Resilient Distributed Dataset)?其特性有哪些?
- 13. Spark的执行模型是怎样的?
- 14. 解释Spark SQL和DataFrame的概念。
- 15. 什么是Spark Streaming?它是如何处理流数据的?
- 16. 什么是宽依赖和窄依赖?举例说明。
- 17. 什么是Spark的持久化(Persistence)机制?
- 18. 解释Spark中的Shuffle操作及其优化方法。
- 19. 什么是广播变量和累加器?它们的作用是什么?
- 20. 如何在YARN上运行Spark应用程序?
- 21. 什么是YARN?它的主要组件有哪些?
- 22. YARN的架构是怎样的?
- 23. ResourceManager的主要功能是什么?
- 24. NodeManager的作用是什么?
- 25. ApplicationMaster的职责是什么?
- 26. 什么是YARN的Container?其作用是什么?
- 27. YARN的资源调度策略有哪些?
- 28. YARN如何进行资源管理和作业调度?
- 29. 如何在YARN上运行一个Hadoop作业?
- 30. YARN如何处理应用程序的失败和容错?
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高频面试题及答案
1. 什么是Hadoop?它的核心组件有哪些?
回答:
Hadoop是一个用于存储和处理大规模数据集的开源框架。它的核心组件包括:
- HDFS(Hadoop Distributed File System): 用于分布式存储数据。
- MapReduce: 用于分布式数据处理的计算框架。
- YARN(Yet Another Resource Negotiator): 用于资源管理和作业调度。
2. 解释HDFS的架构及其工作原理。
回答:
HDFS是一个主从架构,由NameNode和DataNode组成:
- NameNode: 管理元数据,如文件名、块位置等。
- DataNode: 存储实际的数据块。
工作原理: - 数据存储: 文件被分割成块&