各大企业大数据面试题目总结

手写快排 如何利用zookeeper进行选举，画图说明 什么是脑裂 1.说一下你了解的分布式算法有哪些？ 2.说一下你对HDFS源码的理解，读源码有哪些收获？ 3.MapReduce的任务如何和HDFS结合起来？ 4.介绍一下2PC的协议？ 5.2PC在什么时候会发生阻塞？ 6.HDFS写入数据时发生故障如何处理？（分三种情况，客户端down掉，DataNode down掉，namenode down掉） 7.ZAB写入如何避免阻塞的？ 8.Paxos协议在实际系统中，节点时如何选取的？Paxos协议中所有的角色都需要相同的逻辑吗？ 9.如果Paxos协议在HDFS中使用的话，如何使用？需要使用几台机器运行这个协议？ 10.Paxos协议的主要目的是什么？在Hadoop中举一个例子？ 11.HDFS中的三副本一致性如何设计？ 12.HDFS写入数据的过程如何保证写入数据的一致性的？ 13.一致性hash为什么加入节点后可以保证相对的balance的状态 14.哪些适用到了一致性hash 15.手写树相关的算法（层次遍历的变种） 16.JVM内存布局 【大数据面试知识点】 1. **快速排序算法**：快速排序是一种高效的排序算法，采用分治策略。代码中展示了经典的快速排序实现，通过选取一个基准值（pivot），将数组分为小于和大于基准值两部分，然后对这两部分递归地进行快速排序。 2. **Zookeeper选举机制**：Zookeeper中的选举主要用于集群中的领导者选举，例如在分布式环境中，当一个节点故障时，其他节点会通过Zookeeper进行选举来确定新的领导者，保证服务的高可用性。画图说明通常会涉及Zookeeper的ZAB协议，展示节点状态变化及选举过程。 3. **分布式算法**：分布式算法是解决分布式系统中问题的算法，如一致性算法、选举算法、负载均衡算法等。常见的有Paxos、Raft、Gossip协议等。 4. **HDFS源码理解**：HDFS是Hadoop的分布式文件系统，源码阅读可以帮助理解其内部机制，包括数据块复制、NameNode与DataNode的交互、容错机制等。 5. **MapReduce与HDFS结合**：MapReduce是Hadoop的数据处理框架，它将大任务拆分成小任务（map阶段）并在DataNode上并行处理，然后进行数据合并（reduce阶段）。HDFS提供存储，MapReduce负责计算，两者紧密配合完成大数据处理。 6. **2PC（两阶段提交）协议**：2PC是一种分布式事务一致性算法，用于协调多个参与者的提交操作。但在网络延迟或参与者故障时可能会导致阻塞。 7. **HDFS故障处理**：HDFS在客户端、DataNode或NameNode故障时有相应的处理策略，如数据重传、元数据备份、故障恢复等。 8. **ZAB协议**：Zookeeper原子广播协议，用于实现分布式系统中的领导者选举和数据一致性的保障，避免阻塞通过优化的同步策略。 9. **Paxos协议应用**：Paxos是一种保证分布式系统一致性的重要算法，节点选取通常是随机或按预设策略，所有角色并不需要完全相同逻辑，但需确保共识。 10. **Paxos在HDFS中的使用**：如果在HDFS中应用Paxos，可能用于确保NameNode间的一致性或DataNode与NameNode之间的通信一致性，具体实现需要考虑HDFS的架构和需求。 11. **HDFS三副本一致性**：HDFS通过副本选择策略和心跳机制保证数据的三副本一致性，确保即使在节点故障时也能提供可靠的服务。 12. **HDFS写入数据的一致性保证**：在HDFS中，写入数据时会先写入NameNode的元数据，然后在DataNode之间同步数据，最后更新元数据状态，确保写入一致性。 13. **一致性哈希**：一致性哈希是一种分布式哈希算法，当节点加入或离开时，可以尽可能少地改变已有的映射关系，保持负载平衡。 14. **一致性哈希的应用**：一致性哈希常用于分布式缓存系统（如Memcached、Redis）、负载均衡器等，确保数据分布均匀。 15. **树相关的算法**：层次遍历的变种可能是深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）的扩展，例如反向层次遍历、按条件遍历等。 16. **JVM内存布局**：Java虚拟机内存分为堆、栈、方法区、本地方法栈、程序计数器等区域，理解各区域的作用和垃圾回收机制对优化Java应用程序性能至关重要。 这些知识点覆盖了大数据领域的多个方面，包括数据存储、分布式计算、一致性保证、故障处理和资源管理，对于面试者来说，深入理解并能灵活运用这些知识是关键。