大数据技术面试题详解Hadoop、Hive、Spark、HBase等深入解析

大数据技术Spark面试题和Kafka面试题的整合，涵盖了大数据技术领域的重要内容和深度讨论。

Hadoop 和 Hive 的大数据面试题整理得蛮全面的，尤其适合刚入行或准备跳槽的朋友。文章一上来就把Hadoop的架构讲得挺清楚：像NameNode、DataNode这些核心组件，不光有定义，还有面试常问点，挺实用。像MapReduce的工作流、HDFS的数据块机制，这些内容对面试挺加分的，尤其是能白Shuffle和Sort，面试官听着都舒服。顺带还有关于YARN的调度机制和性能优化小技巧，说得也比较落地。讲到Hive那部分，语气就挺轻松了。架构图讲得不啰嗦，重点都在Metastore、Driver这些模块上，懂了结构，写HQL基本就顺了。像分区、桶的用法也讲到了，挺适合日常用 Hive

如果你正在准备大数据相关的面试，或者想要加深对大数据技术的理解，这份《大数据技术之高频面试题.pdf》绝对是个不错的选择。它包含了从面试到手写代码、从项目架构到具体技术的全面内容，基本上涉及了你能想到的各类大数据技术，甚至还有 JavaSE、Redis、MySQL、JVM、JUC 等一系列常用的技术细节。对于你理解项目架构和常见问题也挺有的，是项目经验这一块，给了不少实际的案例和解答。而且它不仅仅是个参考资料，还有模拟考试，你进行巩固，真的实用。嗯，如果你是刚接触大数据的新人，这份资料可以给你多实践中的洞察，你更好地应对面试和实际工作中的挑战。

深入解析Hive SQL与大数据SQL经典面试题 这篇文章将带您深入探讨Hive SQL和大数据SQL领域常见的面试难题，助您在面试中脱颖而出。 1. 连续登录n天的用户 此类问题通常需要使用窗口函数，例如LAG或LEAD，来比较用户在连续日期的登录行为，从而筛选出连续登录n天的用户。 2. 留存问题 留存问题分析用户在一段时间内的活跃程度。解决这类问题需要结合用户首次活动日期，计算他们在特定时间段内的活跃情况，例如次日留存率、7日留存率等。 3. Top N问题 Top N问题要求找出在特定指标上排名靠前的N个记录。在Hive SQL中，可以使用ROW_NUMBER、RANK或DENSE_R

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系统架构的类比挺实用的，MapReduce 和 Samza 的对比讲得比较清晰。你要是想搞明白流和批的差别，这篇文章适合上手。Kafka、YARN、Samza API这些核心模块都有讲，理解架构思路不再靠猜。文中还提到执行层和流层是可插拔的，这点挺关键，灵活性强，能根据项目需求换组件。对比来看，MapReduce搞批，Samza做流，各有优势，搭配得当能少踩不少坑。

这是一份包含大数据领域核心问题的面试题目录。