HBase面试问题

一.HBase的特点是什么 1.HBase一个分布式的基于列式存储的数据库,基于hadoop的hdfs存储,zookeeper进行管理. 2.HBase适合存储半结构化或非结构化数据,对于数据结构字段不够确定或者杂乱无章很难按一个概念去抽取的数据. 3.HBase为null的记录不会被存储. 4.基于的表包含rowkey,时间戳,和列族.新写入数据时,时间戳更新,同时可以查询到以前的版本. 5.HBase是主从架构.Hmaster作为主节点,Hregionserver作为从节点. 二.HBa…

hbase 面试问题汇总

一.Hbase的六大特点: (1).表大:一个表可以有数亿行,上百万列. (2).无模式:每行都有一个可排序的主键和任意多的列,列可以根据需要动态增加,同一个表中的不同行的可以有截然不同的列. (3).面向列:HBase是面向列的的存储和权限控制,列族独立索引. (4).稀疏:空(null)列并不占用空间,表可以设计的非常稀疏. (5).数据类型单一:HBase中的数据都是字符串,没有类型. (6).数据多版本:每个单元中的数据可以有多个版本,默认情况下版本号自动分配,是单元格插入时的时间戳.…

HBase面试考点

HBase 架构图组成部分及作用 Zookeeper在HBase中作用 Master的高可用 RegionServer的监控元数据的入口 HMaster 不仅有维护集群元数据信息的功能,还能通过Zookeeper发布自己的位置给客户端为RegionServer分配Region 维护整个集群的负载均衡发现失效的Region,并将失效的Region分配到正常的RegionServer上当RegioServer失效的时候,协调对应Hlog的拆分 HRegionServer 作用干活的结点…

HBase面试

宕机问题: MapReduce读写HBase HBase特点: 1.大:一个表可以有上亿行,上百万列 2.面向列:面向列表(蔟)的存储和权限控制,列(蔟)独立检索 3.稀疏:对于为空(NULL)的列,并不占用存储空间,因此,表可以设计非常稀疏 4.无模式:每一行都有一个可以排序的主键和任意多的列,列可以根据需要动态增加,同一张表中不同的行可以有截然不同的列 5.数据多版本:每个单元中的数据可以有多个版本,默认情况下,版本号自动分配, 版本号就是单元格插入时的时间戳. 6.数据类型单一:HBase…

大数据相关技术原理资料整理（hdfs, spark, hbase, kafka, zookeeper, redis, hive, flink, k8s, OpenTSDB, InfluxDB, yarn）

hdfs: hdfs官方文档深入理解HDFS的架构和原理 https://blog.csdn.net/kezhong_wxl/article/details/76573901 HDFS原理解析(总体架构,读写操作流程) http://www.cnblogs.com/duanxz/p/3874009.html 经典漫画讲解HDFS原理 https://blog.csdn.net/scdxmoe/article/details/50904881 独家 | 一文读懂Hadoop(二)HDFS(上)…

面试：Hbase和Hive的区别

区别: 1. Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库,通过HQL查询存放在HDFS上的数据,不能交互查询.HBase是一种Key/Value系统,它运行在HDFS之上,可以交互查询. 2. Hive只是一种类SQL的引擎,运行MapReduce任务,不能更新数据.Hbase是一种在Hadoop之上的NoSQL 的Key/vale数据库,可以增删改查. 3. Hive表的创建类似MySQL,需要定义表和列.Hbase的schema仅仅有表格和列簇就足够了. 4. Hive适合离线分…

回答阿里社招面试如何准备，顺便谈谈对于Java程序猿学习当中各个阶段的建议

引言其实本来真的没打算写这篇文章,主要是LZ得记忆力不是很好,不像一些记忆力强的人,面试完以后,几乎能把自己和面试官的对话都给记下来.LZ自己当初面试完以后,除了记住一些聊过的知识点以外,具体的内容基本上忘得一干二净,所以写这篇文章其实是很有难度的. 但是,最近问LZ的人实在是太多了,为了避免重复回答,给自己省点力气,干脆就在这里统一回复了. 其实之前LZ写过一篇文章,但是那篇文章更多的是在讨论“面试前该不该刷题”这个话题,而这篇文章将会更加聚焦在面试前如何准备,以及工作当中如何学习这个话题上…

如何准备阿里社招面试，顺谈 Java 程序员学习中各阶段的建议

引言其实本来真的没打算写这篇文章,主要是LZ得记忆力不是很好,不像一些记忆力强的人,面试完以后,几乎能把自己和面试官的对话都给记下来.LZ自己当初面试完以后,除了记住一些聊过的知识点以外,具体的内容基本上忘得一干二净,所以写这篇文章其实是很有难度的. 但是,最近问LZ的人实在是太多了,为了避免重复回答,给自己省点力气,干脆就在这里统一回复了. 其实之前LZ写过一篇文章,但是那篇文章更多的是在讨论"面试前该不该刷题"这个话题,而这篇文章将会更加聚焦在面试前如何准备,以及工作当中如何学习…

.NET 面试基本技术整理

这篇文章主要整理出来的大部分公司需要的技术以及一些学习链接,进行恶补一下,以免面试官考倒你其中也整理了一些面试题需要的可以点击链接需要掌握的技术基础概念需要面向对象 OOD/OOP OOD:Object-Oriented Design 百度百科 OOP:Object Oriented Programming 百度百科 IOC:控制反转,主要有Spring.NET ioc spring控制反转...首先为什么要用ioc,以前做项目老是创建对象,而且多个对象之间耦合对很高,维护的时候要修…

hadoop面试100道收集（带答案）

1.列出安装Hadoop流程步骤 a) 创建hadoop账号 b) 更改ip c) 安装Java 更改/etc/profile 配置环境变量 d) 修改host文件域名 e) 安装ssh 配置无密码登录 f) 解压hadoop g) 配置hadoop conf下面的配置文件 h) Hadoop namenode -format 格式化 i) Start 启动 2.列出hadoop集群启动中的所有进程和进程的作用 a) Namenode 管理集群记录namenode文件信息 b) Seco…

阿里面试回来，想和Java程序员谈一谈(转载)

28个MongoDB NoSQL数据库的面试问答

MongoDB是目前最好的面向文档的免费开源NoSQL数据库.如果你正准备参加MongoDB NoSQL数据库的技术面试,你最好看看下面的MongoDB NoSQL面试问答.这些MongoDB NoSQL面试问答涵盖了NoSQL数据库基本的概念,复制(Replication),分片(Sharding),事务和锁,跟踪分析工具(Profiler),Nuances和日志等特性.让我们看看下面的这些MongoDB NoSQL数据库的面试问答吧: 1. 你说的NoSQL数据库是什么意思?NoSQL与RD…

taobao面试要点

第一: 其中有几个点必问,JVMGC深层机制.类加载,包括Tomcat和Jboss的.线程相关的如离线锁,互斥同步,java主线程和工作线程机制,concurrent包下的锁和sync关键字一些区别,然后就是concurrent包原代码的考查.接着就是数据结构重点是hashmap的结构问题然后大到分布式缓存hash算法的一些应用.然后就是设计模式及在你们项目中的运用,你对设计模式的理解,如一些模式之间的差别.然后就是互联网相关的东西了,如从前到后的架构,大数据量下并发同步方法,异步思想的理解,N…

大数据之HBase

大数据之HBase数据插入优化之多线程并行插入实测案例一.引言: 上篇文章提起关于HBase插入性能优化设计到的五个参数,从参数配置的角度给大家提供了一个性能测试环境的实验代码.根据网友的反馈,基于单线程的模式实现的数据插入毕竟有限.通过个人实测,在我的虚拟机环境下,单线程插入数据的值约为4w/s.集群指标是:CPU双核1.83,虚拟机512M内存,集群部署单点模式.本文给出了基于多线程并发模式的,测试代码案例和实测结果,希望能给大家一些启示: 二.源程序: 1 import org.apac…

大数据核心知识点：Hbase、Spark、Hive、MapReduce概念理解，特点及机制

今天,上海尚学堂大数据培训班毕业的一位学生去参加易普软件公司面试,应聘的职位是大数据开发.面试官问了他10个问题,主要集中在Hbase.Spark.Hive和MapReduce上,基础概念.特点.应用场景等问得多.看来,还是非常注重基础的牢固.整个大数据开发技术,这几个技术知识点占了很大一部分.那本篇文章就着重介绍一下这几个技术知识点. 一.Hbase 1.1.Hbase是什么? HBase是一种构建在HDFS之上的分布式.面向列的存储系统.在需要实时读写.随机访问超大规模数据集时,可以使用HB…

MySQL面试必考知识点：揭秘亿级高并发数据库调优与最佳实践法则

做业务,要懂基本的SQL语句: 做性能优化,要懂索引,懂引擎: 做分库分表,要懂主从,懂读写分离... 数据库的使用,是开发人员的基本功,对它掌握越清晰越深入,你能做的事情就越多. 今天我们用10分钟,重点梳理一遍以下几方面: 数据库知识点汇总: 数据库事务特性和隔离级别: 详解关系型数据库.索引与锁机制: 数据库调优与最佳实践: 面试考察点及加分项. 知识点汇总一.数据库的不同类型 1.常用的关系型数据库 Oracle:功能强大,主要缺点就是贵 MySQL:互联网行业中最流行的数据库,这不仅…

【原创】JAVA面试解析（有赞一面）

本文的题目出自博客 http://www.54tianzhisheng.cn/2018/07/12/youzan/ 但是作者没有给出答案,博主斗胆来制作答案版. 引言说在前面的话: 本文适合人群:急等着换工作的人我承认刷面试题很有用的,纵观几年来的JAVA面试题,你会发现每家都差不多.比如,你仔细观察,你会发现,HashMap的出现几率未免也太高了吧!连考察的知识点都一样,什么hash碰撞啊,并发问题啊!再比如JVM,无外乎考内存结构,GC算法等!因此,如果是为了面试,完全是有套路可以准备的…

一些常见的Java面试题 & 面试感悟

< 前言 > 近期在面试,深感这个行业的浮躁,一些菜不辣基的弱鸡开出的工资待遇要求,超过了我.不知道他们是怎么拿到那么高的工资的,难道是他在公司有亲戚朋友吗?有后台吗?是行业热钱真的过多了吗?还是说我TM拖行业的大腿了? ..然后深感很多码农就真的只是码农,一问三不知,就知道会CRUD,对底层机制一无所知(或只知道皮毛,如我),没有专研精神,工作毫无激情.有的人家庭环境优越.生活优渥,却仍然要和我这样的十九线农村出来的社会底层人员抢一个码农的苦逼饭碗... 为他们的未来感到担忧(包括我.).天…

面试官问我，Redis分布式锁如何续期？懵了。

前言上一篇[面试官问我,使用Dubbo有没有遇到一些坑?我笑了.]之后,又有一位粉丝和我说在面试过程中被虐了.鉴于这位粉丝是之前肥朝的粉丝,而且周一又要开启新一轮的面试,为了回馈他长期以来的支持,所以连夜写了本篇,希望能对他接下来的面试有所帮助. 真实案例 Redis分布式锁的正确姿势据肥朝了解,很多同学在用分布式锁时,都是直接百度搜索找一个Redis分布式锁工具类就直接用了.关键是该工具类中还充斥着很多System.out.println();等语句.其实Redis分布式锁比较正确的姿势是…

面试官问我，使用Dubbo有没有遇到一些坑？我笑了。

前言 17年的时候,因为一时冲动没把持住(当然最近也有粉丝叫我再冲动一把再更新一波),结合面试题写了一个系列的Dubbo源码解析.目前公众号大部分粉丝都是之前的粉丝,这里不过多介绍. 根据我的面试经验而言,能在简历上写上原理.源码等关键词的,是非常具备核心竞争力的.上周和一个公众号粉丝交流面试情况如下面试的时候,把源码一波分析,令面试官虎躯一震!在一阵前戏过后,以为接下来无非就是身体的一顿抽搐一切变得索然无味,不料面试官来了句令剧情发生了反转 "你对Dubbo源码这么熟悉,那请问你使用的时候,…

Java工程师如何在1个月内做好面试准备？

作者:石杉的架构笔记写在前面春节长假转眼已过,即将迎来的是一年一度的金三银四跳槽季. 假如你准备在金三银四跳槽的话,那么作为一个Java工程师,应该如何利用1个月的时间,快速的为即将到来的面试进行充分的准备呢? 这两篇文章,专门站在面试官的角度,给大家分析了平时互联网公司是如何全方位的考察一个候选人的. 总结起来,面试官考察候选人的时候主要是从技术广度.技术深度.基础功底.系统设计.项目经验几个角度来进行的. 那么本文咱们就针对每一块内容,具体的来说一下考察的一些点.更重要的,是针对考察的这…

Java开发面试题，3年工作经验的Java程序员面试经

一.Java基础部分 1.使用length属性获取数组长度,public.private.protected.friendly区别 2.Collection和Collections区别 3.String s=new String(‘xyz’);创建了几个object对象 4.short s1; s1=s1+1;是否有错? 5.Overriding和Overloading区别 6.Set里面的元素不能重复,用什么方法区分重复与否. 7.给出一个常见的runtime exception. 8.err…

spark面试总结3

Spark core面试篇03 1.Spark使用parquet文件存储格式能带来哪些好处? 1) 如果说HDFS 是大数据时代分布式文件系统首选标准,那么parquet则是整个大数据时代文件存储格式实时首选标准 2) 速度更快:从使用spark sql操作普通文件CSV和parquet文件速度对比上看,绝大多数情况会比使用csv等普通文件速度提升10倍左右,在一些普通文件系统无法在spark上成功运行的情况下,使用parquet很多时候可以成功运行 3) parquet的压缩技术非常稳定出…

spark面试总结2

Spark core面试篇02 1.cache后面能不能接其他算子,它是不是action操作? 答:cache可以接其他算子,但是接了算子之后,起不到缓存应有的效果,因为会重新触发cache. cache不是action操作 2.reduceByKey是不是action? 答:不是,很多人都会以为是action,reduce rdd是action 3.数据本地性是在哪个环节确定的? 具体的task运行在那他机器上,dag划分stage的时候确定的 4.RDD的弹性表现在哪几点? 1)自动的进行内…

五分钟轻松了解Hbase面向列的存储

说明:从严格的列式存储的定义来看,Hbase并不属于列式存储,有人称它为面向列的存储,请各位看官注意这一点. 行式存储传统的数据库是关系型的,且是按行来存储的.如下图: 其中只有张三把一行数据填满了,李四王五赵六的行都没有填满.因为这里的行结构是固定的,每一行都一样,即使你不用,也必须空到那里,而不能没有.来一张形象的图: 不管你坐或不坐,座位都在那里,不离不弃. 列式存储为了与传统的区别,新型数据库叫做非关系型数据库,是按列来存储的.如下图: 初次看列式存储稍微有点懵,下面给出行存与列存的…

聊聊阿里社招面试，谈谈“野生”Java程序员学习的道路

引言很尴尬的是,这个类型的文章其实之前笔者就写过,原文章里,笔者自称LZ(也就是楼主,有人说是老子的简写,笔者只想说,这位同学你站出来,保证不打死你,-_-),原文章名称叫做<回答阿里社招面试如何准备,顺便谈谈对于Java程序猿学习当中各个阶段的建议>,首发于笔者的博客园博客,这里也郑重声明一下,所有内容类似文章均属转载或抄袭. 之前看过的朋友可能会有疑问,为什么要再次捡起这篇文章,还把称谓改成了笔者这么高端的词汇. 简单的解释一下,原因有三个,第一个原因,是说不得的原因,请各位看官自行YY…

面试杂谈之我的实习求职之路（7个offer）

现在是5月11号,刚从北京到家,总算也可以歇歇了,最近一段时间真是忙于奔命的感觉,也确实体会到了找工作的艰辛,总而言之,求职之路,如人饮水,冷暖自知. 我想把这段时间找工作的体验和经历分享出来告诉大家,让大避免以后少走弯路,也希望大家可以从我的面经中汲取一些经验教训,毕竟这也是我一步步走的坑了,这期间我面试了几乎中国互联网大多数公司,我面试的岗位主要是研发岗相关(涉及后台服务端研发,大数据研发,基础平台研发,测试开发),所以如果是研发岗的小伙伴应该可以得到一些经验教训吧. 在这过程中,我一共拿到…