公众号(五分钟学大数据)已推出大数据面试系列文章-五分钟小面试,此系列文章将会深入研究各大厂笔面试真题,并根据笔面试题扩展相关的知识点,助力大家都能够成功入职大厂! 大数据笔面试系列文章分为两种类型:混合型(即一篇文章中会有多个框架的知识点-融会贯通):专项型(一篇文章针对某个框架进行深入解析-专项演练). 此篇文章为系列文章的第二篇(JVM专项) 第一题:JVM内存相关(百度) 问:JVM内存模型了解吗,简单说下 答: 因为这块内容太多了,许多小伙伴可能记不住这么多,所以下面的答案分为简答和精…

LAXCUS大数据操作系统3.03正式发布,欢迎下载使用试用.LAXCUS大数据操作系统,集成虚拟化.大数据.数据库.容器.中间件的多集群多用户多任务全栈通用系统软件,运行.开发.维护管理为一体的平台.集群规模:百万级物理节点.EB级计算数据.亿/秒响应.产品从零构建,完全自主可控,开放源代码.3.03版,重点优化强化LAXCUS人工智能API接口.GPU.FPGA的整合和大规模并行计算能力.…

本篇大部分内容參考网上,当中性能部分參考:http://blog.cloudera.com/blog/2009/12/7-tips-for-improving-mapreduce-performance/.http://www.idryman.org/blog/2014/03/05/hadoop-performance-tuning-best-practices/ 原理篇: 1. Hadoop2.X的各个模块一句话简单介绍 1)Hadoop Common:为Hadoop其它模块提供支持的公共工具…

给定一个数组,求和为定值的所有组合, 这道算法题在leetcode应该算是中等偏下难度, 对三到五年工作经验主要做业务开发的同学来说, 一般较难的也就是这种程度了. 简述经过: 不算hr面,总计四面,第一天前三面, 然后过了一个多星期第四面(领导一般都比较忙~) 平均每一面都是一小时,面完前三面已经很辛苦了. 我之前去美团面试从一面到hr面,总计四面 面了一下午将近四个小时...还不包括来回路程,所以面试是项体力+脑力的活,准备的充分了,面试成功率高少跑几次了~就会轻松不少~大部分同学面试面上几…

高可用架构图 先上一张搜索来的图. 如上图,HDFS的高可用其实就是NameNode的高可用. 上一篇里,SecondaryNameNode是NameNode单节点部署才会有的角色,它只帮助NameNode完成日志合并的工作,在NameNode出现问题时不能顶上去. 在高可用里,不再有SecondaryNameNode这个角色,Hadoop2.x版本支持NameNode的一主一备,3.x版本支持一主多备,由备机完成日志合并任务.某个时点只有主NameNode对外提供服务. 总结一下,在一个高可用…

1什么是HA集群? 所谓HA,即高可用(7*24小时不中断服务) HA集群是hadoop高可用集群,即有两个namenode,一个active,一个stanby,active的name挂掉之后,stanby的namenode就会切换成active, 最关键的是消除单节点故障 双namenode协调工作的要点: A.元数据管理方式需要改变: 内存中各自保存一份元数据 Edits日志只能有一份,只有Active状态的namenode节点可以做写操作 两个namenode都可以读取edits 共享的e…

前言 搭建完hadoop集群之后在windows环境下搭建java项目进行测试 操作hdfs中的文件 版本一 package com.slp.hadoop274.hdfs; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.net.URL; import java.net.URLConnection; import org.apache.hadoop.fs.FsUrlStreamHandlerFactory;…

大数据被誉为21世纪发展创造的新动力,BI(商业智能)成为当下最热门的数据应用方案.据资料显示:当前中国大数据IT投资最高的为五个行业中,互联网最高.其次是电信.金融.政府和医疗.而在金融行业中,银行拨得头筹,其次才是证券和保险. 如何有效应用大数据.云计算等新信息技术,创造价值和财富,创造未来,是我们面临的巨大机遇和挑战. 下面把银行大数据应用做个详细全面的介绍. 一.大数据金融应用场景 从大数据技术特性以及银行近几年的应用探索来看,大数据在银行商业智能方面的应用主要体现在以下几个方面: 1.…

本章内容我们学习一下 MapReduce 中的 Shuffle 过程,Shuffle 发生在 map 输出到 reduce 输入的过程,它的中文解释是 “洗牌”,顾名思义该过程涉及数据的重新分配,主要分为两部分:1. map 任务输出的数据分组.排序,写入本地磁盘 2. reduce 任务拉取排序.由于该过程涉及排序.磁盘IO.以及网络IO 等消耗资源和 CPU 比较大的操作,因此该过程向来是“兵家必争”之地,即大家会重点优化的一个地方,因此也是大数据面试中经常会被重点考察的地方.本文力求通俗.…

切入正题前,先做个自我介绍. 本人是从业三年的大数据小码农一枚,在帝都一家有点名气的广告公司工作,同时兼着大数据管理员的职责. 平时主要的工作是配合业务部门,做各种广告大数据计算分析工作,然后制成各种图表,提供给领导和客户,做为他们业务决策的辅助依据. 因为敏感性和安全的原因,我们的广告数据都是保存在公司自己的服务器里,而不是云上,并且做了各种隔离,防止有人盗取.大数据平台用的是目前流行的OpenStack + Hadoop谱系组合. 这套软件组合虽然时不时给我出点难题,但是好在部门里还有两位技…