大数据运维面试题,全面解析大数据运维岗位必备技术

1. 大数据技术栈： 请解说Hadoop生态体系中的首要组件及其功用。 怎么运用HDFS进行数据存储？请描绘HDFS的读写流程。 请解说YARN的效果，以及它在资源办理中的重要性。

2. 数据处理与东西： 请描绘MapReduce的作业原理，并解说其怎么完成分布式核算。 怎么运用Hive进行数据仓库的构建和办理？ 请解说Spark相对于MapReduce的优势。

3. 数据集成与ETL： 怎么运用Sqoop进行数据搬迁？请描绘Sqoop的作业流程。 请解说Flume在日志收会集的效果，以及怎么装备Flume。

4. 数据存储与数据库： 请描绘HBase的存储模型，以及其与联系型数据库的差异。 怎么运用Hive进行数据查询？请描绘HiveQL的语法。

5. 大数据安全与权限办理： 请解说Kerberos在Hadoop安全中的效果。 怎么运用ACL和Ranger进行Hadoop集群的权限办理？

6. 大数据运维与监控： 请描绘Ambari在Hadoop集群办理中的效果。 怎么运用Nagios或Zabbix进行Hadoop集群的监控？ 请解说Hadoop集群的功能调优办法。

7. 大数据运用事例： 请描绘一个你参加的大数据项目，并解说你在项目中扮演的人物。 怎么运用大数据技术处理实际问题？请举例说明。

8. 云核算与大数据： 请解说云渠道在大数据处理中的运用。 怎么在AWS或Azure上布置和办理Hadoop集群？

9. 大数据趋势与未来： 请描绘大数据技术的最新开展趋势。 你以为大数据技术在未来会有哪些新的运用场景？

10. 问题处理与毛病扫除： 请描绘一次你处理的大数据毛病事例，并解说你的处理方案。 怎么运用日志文件进行毛病扫除？

这些问题旨在评价面试者对大数据技术的了解和实际操作经历。预备这些问题的答案，能够协助你在面试中表现出色。

大数据运维面试题：全面解析大数据运维岗位必备技术

跟着大数据技术的快速开展，大数据运维岗位成为了IT职业的抢手职位。为了协助求职者更好地预备大数据运维面试，本文将针对大数据运维岗位的常见面试题进行具体解析，协助我们深化了解大数据运维的相关常识和技术。

一、大数据基础常识

1. 什么是Hadoop？请简述Hadoop的中心组件及其效果。

Hadoop是一个开源的分布式核算结构，用于处理大规模数据集。其间心组件包含：

MapReduce：用于分布式核算的中心组件，担任数据的分布式处理。

HDFS（Hadoop Distributed File System）：分布式文件体系，用于存储海量数据。

YARN（Yet Another Resource Negotiator）：资源调度结构，担任资源办理和使命分配。

2. 什么是HDFS？请简述HDFS的读写流程。

HDFS是一个分布式文件体系，用于存储海量数据。其读写流程如下：

写流程：客户端将数据写入HDFS，数据首要被切分红多个数据块，然后经过数据节点（DataNode）进行存储。

读流程：客户端从HDFS读取数据，数据节点将数据块经过网络传输给客户端。

二、Hadoop集群办理

1. 什么是NameNode和DataNode？它们在HDFS中别离扮演什么人物？

NameNode是HDFS的主节点，担任办理文件体系的命名空间和客户端对文件的拜访。DataNode是HDFS的从节点，担任存储数据块。

2. HDFS在读取文件时，假如呈现Block块忽然损坏了怎么办？

当HDFS读取文件时，假如发现某个Block损坏，会主动从其他副本中读取数据，以确保数据的完整性。

3. HDFS在上传文件时，假如其间一个DataNode忽然挂掉了怎么办？

当DataNode挂掉时，NameNode会主动从其他副本中删去该节点上的数据块，并从其他节点仿制数据块到新的节点上。

三、YARN资源调度

1. YARN的使命提交流程是怎样的？

YARN的使命提交流程如下：

客户端提交作业到 ResourceManager。

ResourceManager将作业分配给对应的 NodeManager。

NodeManager发动 ApplicationMaster。

ApplicationMaster向 ResourceManager请求资源。

ResourceManager将资源分配给 ApplicationMaster。

ApplicationMaster将使命分配给对应的 NodeManager。

NodeManager执行使命。

2. YARN的资源调度三种模型了解吗？

YARN的资源调度模型包含：

容量调度（Capacity Scheduling）：为每个行列分配必定数量的资源。

公正调度（Fair Scheduling）：为每个行列供给公正的资源分配。

最大尽力调度（Maximum Effort Scheduling）：为每个行列供给尽可能多的资源。

四、Hive和HBase

1. Hive是什么？请简述Hive的特色。

Hive是一个根据Hadoop的数据仓库东西，用于处理大规模数据集。其特色包含：

支撑SQL查询。

支撑多种数据格式。

支撑数据仓库操作。

2. HBase是什么？请简述HBase的特色。

HBase是一个分布式、可扩展的NoSQL数据库，用于存储海量结构化数据。其特色包含：

支撑海量数据存储。

支撑实时查询。

支撑分布式存储。

五、Zookeeper

1. 请简述Zookeeper的数据模型。

Zookeeper选用相似文件体系的层次化数据模型，以树状结构安排数据，树中的节点称为znode。每个znode都有仅有的途径标识，相似文件体系的绝对途径，便利客户端拜访。

2. Zookeeper有哪些节点类型，别离适用于什么场景？

Zookeeper的节点类型包含：

耐久节点（PERSISTENT）：创立后除非被删去，不然一向存在。