技术面试题
1.Hadoop中有哪些组件？
Hadoop=HDFS+Yarn+MapReduce+Hive+Hbase+…
1).HDFS:分布式文件存储系统
- 主：namenode,secondarynamenode
- 从：datanode
2).Yarn:分布式资源管理系统，用于同一管理集群中的资源（内存等）
- 主：ResourceManager
- 从：NodeManager
3).MapReduce:Hadoop的计算框架，用map和reduce方式实现数据的全局汇总
4).Zookeeper：分布式协调服务，用于维护集群配置的一致性、任务提交的事物性、集群中服务的地址管理、集群管理等
- 主：QuorumPeerMain
- 从：QuorumPeerMain
5).Hbase:Hadoop下的分布式数据库，类似于NoSQL
- 主：HMaster,HRegionserver,Region
7).Hive:分布式数据仓库，其实说白了就是一个数据分析工具，底层用的还是MapReduce
8).Sqoop:用于将传统数据库中数据导入到hbase或者Hdfs中一个导入工具
9).Spark:基于内存的分布式处理框架
- 主：Master
- 从：Worker
2.Hdfs中角色有哪些？
- NameNode：管理元数据信息，给子节点分配任务（FSImage是主节点启动时对整个文件系统的快照，Edits是修改记录）
- DataNode：负责数据存储，实时上报心跳给主节点
- SecondaryNameNode：
1）首先，它定时到NameNode去获取edit logs，并更新到fsimage上。一旦它有了新的fsimage文件，它将其拷贝回NameNode中。
2） NameNode在下次重启时会使用这个新的fsimage文件，从而减少重启的时间。
3.Hdfs和Yarn有什么区别？
1）Hdfs是分布式文件存储系统，是用来存储文件的；
2）Yarn是一个资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和 数据共享等方面带来了巨大好处
4.MapReduce的shuffle过程？
从Map产生输出开始到Reduce取得数据作为输入之前的过程称作shuffle。
1).Collect阶段：将MapTask的结果输出到默认大小为100M的环形缓冲区，保存的是key/value，Partition分区信息等。
2).Spill阶段：当内存中的数据量达到一定的阀值的时候，就会将数据写入本地磁盘，在将数据写入磁盘之前需要对数据 进行一次排序的操作，如果配置了combiner，还会将有相同分区号和key的数据进行排序。
3).Merge阶段：把所有溢出的临时文件进行一次合并操作，以确保一个MapTask最终只产生一个中间数据文件。
4).Copy阶段：ReduceTask启动Fetcher线程到已经完成MapTask的节点上复制一份属于自己的数据，这些数据默认会 保存在内存的缓冲区中，当内存的缓冲区达到一定的阀值的时候，就会将数据写到磁盘之上。
5).Merge阶段：在ReduceTask远程复制数据的同时，会在后台开启两个线程对内存到本地的数据文件进行合并操作。
6).Sort阶段：在对数据进行合并的同时，会进行排序操作，由于MapTask阶段已经对数据进行了局部的排序， ReduceTask只需保证Copy的数据的最终整体有效性即可。
5.MapReduce的Partition和Combine有什么区别？
- combine分为map端和reduce端，作用是把同一个key的键值对合并在一起，可以自定义,该类的主要功能是合并相同的key键
- partition是分割map每个节点的结果，按照key分别映射给不同的reduce，也是可以自定义的,partition的作用就是把这些数据归类
6.Hadoop的高可用模式说一下？
7.Zookeeper在Hadoop中的作用？
1)Zookeepe主要用来解决分布式应用中经常遇到的数据管理问题，如集群管理、统一命名服务、分布式配置管理、 分布式消息队列、分布式锁、分布式协调等。
2)Zookeeper是一个由多个server组成的集群，一个leader，多个follower，每个server保存一份数据副本，全局数据 一致、分布式读写，更新请求转发，由leader实施。
8.Sqoop的底层原理？
是用来实现结构型数据（如关系数据库）和Hadoop之间进行数据迁移的工具。它充分利用了MapReduce的并行特点以批处理的方式加快数据的传输，同时也借助MapReduce实现了容错
9.Sqoop是怎么连接的关系型数据库？
sqoop import-all-tables –connect jdbc:mysql://192.168.52.110/hivemetadb --username root -password root
10.Java中抽象类怎么理解？
抽象类不能实例化，继承的关键字仍然是extends，而且继承过后可以不覆盖方法，只是使用继承而来的方法
A:抽象类和抽象方法必须用abstract关键字修饰；
B:抽象类中不一定有抽象方法，但是有抽象方法的类必须定义为抽象类；
C:抽象类不能直接实例化；(可以通过子类（重写方法后的子类）的多态方式实例化)；
- 它不是具体的；
- 抽象类有构造方法，用于子类访问父类数据的初始化；
D:抽象类的子类；
- 如果不想重写抽象方法，该子类必须是抽象类；
- 成为具体类则必须重写所有的抽象方法；
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项目面试题
1.大概介绍一下项目；
2.hbase表你们是怎么存数据的？一天数据量是多少？这么多数据你们都存hbase里吗？一开始就是个文件，hbase是表结构，那你是怎么去获取数据然后给存成表结构的？
3.假如现在我要查询每个月的每个片区里订单成交量最高的那个司机ID，你怎么实现？
4.hive怎么读取数据的？我要只存里边我需要的数据，你给我想下怎么优化？
5.你都用过哪些ETL工具？怎么用的？就像flume是怎么获取数据的，你怎么配置的？那kafka怎么读取数据的？hive是直接从kafka里获取数据吗？
6.你建过外表吗？怎么建的？为什么要建外表？
7.你会写shell吗？写过哪些？
8.你应该也经常用linux命令吧，都用过哪些？我现在要查所有后缀是.txt的文件名，怎么查？grep用过吗？
9.我现在不想查司机，我想查订单，怎么去设计hbase表？
总结
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