大数据面试指南
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犀牛_2046
路漫漫其修远兮，吾将上下而求索！
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挑战10个最难的Java面试题
这是收集的10个最棘手的Java面试问题列表。这些问题主要来自 Java 核心部分 ,不涉及 Java EE 相关问题。你可能知道这些棘手的 Java 问题的答案，或者觉得这些不足以挑战你的 Java 知识，但这些问题都是容易在各种 Java 面试中被问到的，而且包括我的朋友和同事在内的许多程序员都觉得很难回答。1 为什么等待和通知是在 Object 类而不是 Thread 中声明的？一个...转载 2019-12-02 23:15:18 · 321 阅读 · 0 评论 -
大数据面试题（一）
目录1.Sparkmaster使用zookeeper进行HA的，有哪些元数据保存在Zookeeper？2.SparkmasterHA主从切换过程不会影响集群已有的作业运行，为什么？3.SparkonMesos中，什么是的粗粒度分配，什么是细粒度分配，各自的优点和缺点是什么？4.ApacheSpark有哪些常见的稳定版本，Spark1.6.0的数字分别代表什么意思？...转载 2019-10-09 22:02:24 · 653 阅读 · 0 评论 -
大数据面试题（二）
目录1.cache后面能不能接其他算子,它是不是action操作？2.reduceByKey是不是action？3.数据本地性是在哪个环节确定的？4.RDD的弹性表现在哪几点？5.常规的容错方式有哪几种类型？6.RDD通过Linage（记录数据更新）的方式为何很高效？7.RDD有哪些缺陷？8.Spark有哪些聚合类的算子，我们应该尽量避免什么类型的算子？9....转载 2019-10-09 22:25:38 · 805 阅读 · 0 评论 -
大数据面试题（三）
目录1.Spark使用parquet文件存储格式能带来哪些好处？2.Spark累加器有哪些特点？3.spark hashParitioner的弊端是什么？4.RangePartitioner分区的原理?5.介绍parition和block有什么关联关系？6.Spark应用程序的执行过程是什么？7.hbase预分区个数和spark过程中的reduce个数相同么8.如何...转载 2019-10-09 22:28:40 · 776 阅读 · 0 评论 -
大数据面试题（四）
目录1.MRV1有哪些不足？2.描述Yarn执行一个任务的过程？3.Yarn中的container是由谁负责销毁的，在Hadoop Mapreduce中container可以复用么？4.提交任务时，如何指定Spark Application的运行模式？5. 不启动Spark集群Master和work服务，可不可以运行Spark程序？6.Spark中的4040端口由什么...转载 2019-10-09 22:31:30 · 447 阅读 · 0 评论 -
大数据面试题（五）
目录1、简答说一下hadoop的map-reduce编程模型2、hadoop的TextInputFormat作用是什么，如何自定义实现？3、hadoop和spark的都是并行计算，那么他们有什么相同和区别4、为什么要用flume导入hdfs，hdfs的构架是怎样的5、map-reduce程序运行的时候会有什么比较常见的问题6、简单说一下hadoop和spark的shuffl...转载 2019-10-09 22:34:46 · 254 阅读 · 0 评论