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數(shù)據(jù)傳輸?shù)氖挛锒x有哪三種？
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Kafka 判斷一個節(jié)點是否還活著有那兩個條件？
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producer 是否直接將數(shù)據(jù)發(fā)送到 broker 的 leader(主節(jié)點)？
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Kafa consumer 是否可以消費指定分區(qū)消息？
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Kafka 消息是采用 Pull 模式，還是 Push 模式？
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Kafka 存儲在硬盤上的消息格式是什么？
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Kafka 高效文件存儲設計特點
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Kafka 與傳統(tǒng)消息系統(tǒng)之間有三個關鍵區(qū)別
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Kafka 創(chuàng)建 Topic 時如何將分區(qū)放置到不同的 Broker 中
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Kafka 新建的分區(qū)會在哪個目錄下創(chuàng)建
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partition 的數(shù)據(jù)如何保存到硬盤
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kafka 的 ack 機制
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Kafka 的消費者如何消費數(shù)據(jù)
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消費者負載均衡策略
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數(shù)據(jù)有序
大數(shù)據(jù)面試題大全
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1、kafka 的 message 包括哪些信息
2、怎么查看 kafka 的 offset
3、hadoop 的 shuffle 過程
4、spark 集群運算的模式
5、HDFS 讀寫數(shù)據(jù)的過程
6、RDD 中 reduceBykey 與 groupByKey 哪個性能好，為什么
7、spark2.0 的了解
8、 rdd 怎么分區(qū)寬依賴和窄依賴
9、spark streaming 讀取 kafka 數(shù)據(jù)的兩種方式
10、kafka 的數(shù)據(jù)存在內存還是磁盤
11、怎么解決 kafka 的數(shù)據(jù)丟失
12、fsimage 和 edit 的區(qū)別？
13、列舉幾個配置文件優(yōu)化？
14、datanode 首次加入 cluster 的時候，如果 log 報告不兼容文件版本，那需要namenode 執(zhí)行格式化操作，這樣處理的原因是？
15、MapReduce 中排序發(fā)生在哪幾個階段？這些排序是否可以避免？為什么？
16、hadoop 的優(yōu)化？
17、設計題
18、有 10 個文件，每個文件 1G，每個文件的每一行存放的都是用戶的 query，每個文件的 query 都可能重復。要求你按照 query 的頻度排序。 還是典型的 TOP K 算法？
19、在 2.5 億個整數(shù)中找出不重復的整數(shù)，注，內存不足以容納這 2.5 億個整數(shù)。
20、騰訊面試題：給 40 億個不重復的 unsigned int 的整數(shù)，沒排過序的，然后再給一個數(shù)，如何快速判斷這個數(shù)是否在那 40 億個數(shù)當中？
21、怎么在海量數(shù)據(jù)中找出重復次數(shù)最多的一個？
22、上千萬或上億數(shù)據(jù)（有重復），統(tǒng)計其中出現(xiàn)次數(shù)最多的錢 N 個數(shù)據(jù)。
23、一個文本文件，大約有一萬行，每行一個詞，要求統(tǒng)計出其中最頻繁出現(xiàn)的前 10 個詞，給出思想，給出時間復雜度分析。
24、100w 個數(shù)中找出最大的 100 個數(shù)。
25、有一千萬條短信，有重復，以文本文件的形式保存，一行一條，有重復。 請用 5 分鐘時間，找出重復出現(xiàn)最多的前 10 條。
Hadoop面試題及答案
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1.您對“大數(shù)據(jù)”一詞有何了解？
2.大數(shù)據(jù)的五個V是什么？
3.告訴我們大數(shù)據(jù)和Hadoop如何相互關聯(lián)。
4.大數(shù)據(jù)分析如何有助于增加業(yè)務收入？
5.解釋部署大數(shù)據(jù)解決方案時應遵循的步驟。
6.定義HDFS和YARN的相應組件
7.為什么Hadoop可用于大數(shù)據(jù)分析？
8.什么是fsck？
9. NAS（網絡附加存儲）和HDFS之間的主要區(qū)別是什么？
10.格式化NameNode的命令是什么？
11.您有大數(shù)據(jù)經驗嗎？如果有，請分享一下。
12.您更喜歡好的數(shù)據(jù)還是好的模型？為什么？
13.您是否會優(yōu)化算法或代碼以使其運行更快？
14.您如何處理數(shù)據(jù)準備？
15.您如何將非結構化數(shù)據(jù)轉換為結構化數(shù)據(jù)？
16.哪種硬件配置對Hadoop作業(yè)最有利？
17.當兩個用戶嘗試訪問HDFS中的同一文件時會發(fā)生什么？
18.如何在NameNode關閉時恢復它？
19.您對Hadoop中的Rack Awareness有何了解？
20.“HDFS Block”和“Input Split”有什么區(qū)別？
21.解釋Hadoop和RDBMS之間的區(qū)別。
22. Hadoop中常見的輸入格式是什么？
23.解釋Hadoop的一些重要特性。
24.解釋Hadoop運行的不同模式。
25.解釋Hadoop的核心組件。
26.“MapReduce”程序中的配置參數(shù)是什么？
27. HDFS中的塊是什么？它在Hadoop 1和Hadoop 2中的默認大小是多少？我們可以改變塊大小嗎？
28.什么是MapReduce框架中的分布式緩存
29. Hadoop的三種運行模式是什么？
30.在Hadoop中解釋JobTracker
自我介紹一下，小編13年上海交大畢業(yè)，曾經在小公司待過，也去過華為、OPPO等大廠，18年進入阿里一直到現(xiàn)在。
深知大多數(shù)Java工程師，想要提升技能，往往是自己摸索成長或者是報班學習，但對于培訓機構動則幾千的學費，著實壓力不小。自己不成體系的自學效果低效又漫長，而且極易碰到天花板技術停滯不前！
因此收集整理了一份《2024年Java開發(fā)全套學習資料》，初衷也很簡單，就是希望能夠幫助到想自學提升又不知道該從何學起的朋友，同時減輕大家的負擔。
既有適合小白學習的零基礎資料，也有適合3年以上經驗的小伙伴深入學習提升的進階課程，基本涵蓋了95%以上Java開發(fā)知識點，真正體系化！
由于文件比較大，這里只是將部分目錄大綱截圖出來，每個節(jié)點里面都包含大廠面經、學習筆記、源碼講義、實戰(zhàn)項目、講解視頻，并且后續(xù)會持續(xù)更新
如果你覺得這些內容對你有幫助，可以添加V獲?。簐ip1024b （備注Java）
完結
Redis基于內存，常用作于緩存的一種技術，并且Redis存儲的方式是以key-value的形式。Redis是如今互聯(lián)網技術架構中，使用最廣泛的緩存，在工作中常常會使用到。Redis也是中高級后端工程師技術面試中，面試官最喜歡問的問題之一，因此作為Java開發(fā)者，Redis是我們必須要掌握的。
Redis 是 NoSQL 數(shù)據(jù)庫領域的佼佼者，如果你需要了解 Redis 是如何實現(xiàn)高并發(fā)、海量數(shù)據(jù)存儲的，那么這份騰訊專家手敲《Redis源碼日志筆記》將會是你的最佳選擇。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-854159.html
dis基于內存，常用作于緩存的一種技術，并且Redis存儲的方式是以key-value的形式。Redis是如今互聯(lián)網技術架構中，使用最廣泛的緩存，在工作中常常會使用到。Redis也是中高級后端工程師技術面試中，面試官最喜歡問的問題之一，因此作為Java開發(fā)者，Redis是我們必須要掌握的。
Redis 是 NoSQL 數(shù)據(jù)庫領域的佼佼者，如果你需要了解 Redis 是如何實現(xiàn)高并發(fā)、海量數(shù)據(jù)存儲的，那么這份騰訊專家手敲《Redis源碼日志筆記》將會是你的最佳選擇。
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到了這里，關于史上最全141道大數(shù)據(jù)面試題：Redis+Linux+kafka的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內容，請在右上角搜索TOY模板網以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網！
