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大数据面试题及答案谁能分享一下

大数据和Hadoop几乎是同义词。随着大数据的兴起，专门从事大数据操作的Hadoop框架也开始流行起来。专业人员可以使用该框架来分析大数据并帮助企业做出决策。注意： 这个问题通常在大数据访谈中提出。

您对大数据一词有什么了解？ 大数据是与复杂和大型数据集相关的术语。关系数据库无法处理大数据，这就是为什么使用特殊的工具和方法对大量数据执行操作的原因。

动手题 我给你一组数据，如果要你做数据清洗，你会怎么做？实际上，这一道题中，面试官考核的是基本的数据清洗的准则，数据清洗是数据分析必不可少的重要环节。

大数据工程师首先是一个系统工程师，也是一个软件工程师。

下面我们从四大方面回答这个问题，保证吊打面试官。

大数据初学者需要看看哪些Hadoop问题及解决方案?

这位同学，你多虑了，hadoop和spark， strom是解决不同的问题，不存在哪个好那个坏，要学习Hadoop还是以主流的hadoop-X为版本，X最主要的就是多了yarn框架，很好理解的。

第一个问题是存储大量数据。 无法在传统系统中存储大量数据。原因很明显，存储将仅限于一个系统，并且数据正在以惊人的速度增长。 第二个问题是存储异构数据。 现在，我们知道存储是一个问题，但是让我告诉您，这只是问题的一部分。

实践项目：实践是学习Hadoop的重要环节。通过参与实践项目，你可以将所学知识应用到实际场景中，提高自己的实战能力和经验。你可以寻找一些与Hadoop相关的项目，或者自己设计一些小项目来练习和实践。

面试题:hadoop中为什么block默认是64M,有什么好处

1、拓展知识：这个大小的选择主要是为了平衡磁盘I/O性能和数据吞吐量。对于大多数应用来说，64MB的块大小是一个合理的默认值，可以提供良好的性能。然而，实际上，HDFS的块大小并不是固定的，它可以通过配置文件进行修改。

2、原因是mapred.map.tasks只是一个hadoop的参考数值，最终map的个数，还取决于其他的因素。

3、Hadoop中的块是一种数据存储单元，其大小是固定的（例如，默认大小为64MB或128MB）。当一个文件的大小超过一个块的大小时，就会被分割成多个块。在Hadoop中，文件块的数量总是大于或等于文件的数量。

大数据技术Hadoop笔试题

c）Yumd）Rpm 判断题 1Ganglia不仅可以进行监控，也可以进行告警。（）1BlockSize是不可以修改的。（）1Nagios不可以监控Hadoop集群，因为它不提供Hadoop支持。

SQL：大数据的特点是数据量大，所以大数据的核心之一就是数据存储。所以大数据工作对数据库的要求很高，甚至很多公司单独设置数据库开发工程师。

广义上hadoop是指与hadoop相关的大数据生态圈。包含hive、spark、hbase等。 狭义上hadoop指的是apache的开源框架。

大数据管理，分布式进行文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割与访问执行；同时SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持，在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。

关于hadoop的描述正确的是指：一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，它是一个存储系统和计算框架的软件框架。它主要解决海量数据存储与计算的问题，是大数据技术中的基石。

如何学习Hadoop,面试Hadoop工程师有哪些问题

Hadoop Summit， San Jose 书籍和Paper “Hadoop： The Definitive Guide”： 里面内容非常好，既有高屋建瓴，又有微观把握，基本适用于X版本。

学hadoop需要的基础如下：Linux：①　需要能够熟练操作linux常用命令以及网络配置；②　熟悉用户以及权限管理操作；③　需要熟悉软件包以及系统命令管理；④　还需要学习一下shell编程。

不管什么岗位，都需要对hadoop的原理以及存储有了解，你需要多看看，原理很重要，如果面试官知道你没怎么有过开发经验，但是你的原理很透彻，他一定会欣赏你觉得你是个可造至之才。

首先掌握Hadoop的概念、架构和核心组件，了解分布式计算和大数据处理的基本原理。其次积累相关工程经验。最后深入学习Hadoop生态系统中的相关技术保持更新。

简单介绍下hadoop吧？ 广义上hadoop是指与hadoop相关的大数据生态圈。包含hive、spark、hbase等。 狭义上hadoop指的是apache的开源框架。

如果是掌握hadoop的使用，java基础好就可以了，看看hadoop权威指南。想深入学习源码的话，就需要些网络编程的知识了。

Hadoop常见问题解答

1、网络连接问题：检查网络连接是否正常，确保在集群节点之间可以相互通信。 防火墙问题：如果目标节点上有防火墙，确保相应端口已经打开以允许连接。 配置问题：检查Ambari配置、Hadoop配置以及节点主机名等是否正确。

2、-IP地址配置错误：检查从节点的IP地址是否与主机名匹配。-防火墙问题：检查防火墙是否关闭或者启动了YARN。-主机名称配置错误：检查主机名称是否与配置文件中的主机名一致。

3、对于第二个问题，最简单的方法就是，在开始的时候，重新划分一下输入分片，然后让某台机器把那半行数据给另一台机器。

4、问题 分块存放在datanode上 问题inputformat是在datanode上，确切的说是在tasktracker中。

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