大数据开发面试精华：涵盖Hadoop、Spark等组件

本文是一篇针对大数据开发岗位面试题的总结，主要涵盖了大数据开发中常见的技术栈，包括Hadoop、Spark、Kafka和HBase等。以下是部分内容的详细解析： 1. 题目涉及Hadoop组件： - HDFS（Hadoop分布式文件系统）：NameNode是核心组件，负责元数据存储，如文件目录和块映射；DataNode负责实际的数据存储。Block默认保存3份副本，以提供高可用性和容错性。 - SecondaryNameNode：这是一个辅助服务，它定期与NameNode交互，合并其编辑日志，以减少主NameNode重启时的恢复时间。 2. 其他技术知识点： - HDFS Block Size：默认大小为64MB，这个设置会影响数据的存储和读取效率。 - 集群瓶颈：在Hadoop环境中，磁盘I/O通常是最主要的瓶颈，因为大量数据的存储和读取依赖于磁盘性能。 - 集群成本优化：Hadoop利用廉价的PC机替代昂贵的小型机或大型机，通过网络进行数据通信和副本存储，以实现分布式计算的优势。 3. 系统管理工具： - Puppet、Pdsh和ClouderaManager：这些都是用于Hadoop集群管理和运维的工具，可以帮助监控、配置和维护Hadoop环境。 - Zookeeper：这是一个分布式协调服务，常用于Hadoop生态系统中的服务发现、命名服务、分布式锁等，对于集群的统一管理和协调至关重要。 4. Client端操作： - Client在上传文件时，将文件切分为Block，并分别上传至不同的DataNode。NameNode负责将这些Block分配到各个DataNode，并确保数据的冗余和一致性。 5. Spark和HBase： - 文章虽然没有直接提到Spark，但提到了大数据开发，Spark是一个强大的大数据处理框架，尤其适合实时处理和机器学习任务，与Hadoop生态有着紧密的集成关系。 - HBase是NoSQL数据库，基于Hadoop的行式存储系统，主要用于大规模数据的实时读写和查询，常用于大数据分析场景。 这篇面试集锦旨在测试应聘者对大数据开发基础理论、组件理解、系统架构以及常见运维工具的掌握程度，对于准备此类面试或者深入理解大数据技术的同学来说，具有很高的参考价值。