大数据面试题涵盖的技术栈挺广泛的，像MapReduce、HDFS、Hive、Flume、Spark、Kafka等，掌握这些是面试时比较常见的考察点。HDFS是 Hadoop 的分布式文件系统，支持海量数据存储。每个文件会被分成若干个块，存储在不同节点上，保证高可用性。MapReduce是大数据的核心，分为 Map 和 Reduce 两个阶段，前者切分数据，后者聚合结果。Hive了类似 SQL 的查询语言，方便数据的查询和。而Flume、Spark、Kafka则分别负责数据采集、实时和消息队列传输，彼此间协同工作，形成完整的大数据链。

如果你准备面试，掌握这些技术的基础原理和应用场景，基本能应对大部分面试题。你可以查阅一些相关的资料，加深理解。例如，Hadoop 生态组件，或是Spark SQL Kafka HBase Hive 练习资源，都是挺不错的参考。