Redis面试专题及答案

  1. 什么是缓存穿透?如何避免?什么是缓存雪崩?何如避免?
  2. 使用过 Redis 做异步队列么,你是怎么用的?有什么缺点?
  3. 使用过 Redis 分布式锁么,它是怎么实现的?
  4. 上述 Redis 分布式锁的缺点
  5. Redis 回收进程如何工作的?
  6. Redis 如何做内存优化?
  7. Redis key 的过期时间和永久有效分别怎么设置?
  8. Redis 事务相关的命令有哪几个?
  9. 怎么理解 Redis 事务?
  10. Redis 中的管道有什么用?
  11. Redis 集群如何选择数据库?
  12. Redis 集群最大节点个数是多少?
  13. Redis 集群会有写操作丢失吗?为什么?
  14. Redis 集群的主从复制模型是怎样的?
  15. 说说 Redis 哈希槽的概念?
  16. redis 和 memcached 什么区别?为什么高并发下有时单线程的 redis 比多线程的memcached 效率要高?
  17. redis 主从复制如何实现的?redis 的集群模式如何实现?redis 的 key 是如何寻址的?
  18. 使用 redis 如何设计分布式锁?说一下实现思路?使用 zk 可以吗?如何实现?这两种有什么区别?
  19. 知道 redis 的持久化吗?底层如何实现的?有什么优点缺点?
  20. redis 过期策略都有哪些?LRU 算法知道吗?写一下 java 代码实现?
  21. 什么是 Redis?简述它的优缺点?
  22. Redis 与 memcached 相比有哪些优势?
  23. Redis 主要消耗什么物理资源?
  24. Redis 有哪几种数据淘汰策略?
  25. Redis 官方为什么不提供 Windows 版本?
  26. 一个字符串类型的值能存储最大容量是多少?
  27. 为什么 Redis 需要把所有数据放到内存中?
  28. Redis 集群方案应该怎么做?都有哪些方案?
  29. Redis 集群方案什么情况下会导致整个集群不可用?
  30. MySQL 里有 2000w 数据,redis 中只存 20w 的数据,如何保证 redis 中的数据都是热点数据?
  31. Redis 有哪些适合的场景?
  32. Redis 支持的 Java 客户端都有哪些?官方推荐用哪个?
  33. Redis 和 Redisson 有什么关系?
  34. Jedis 与 Redisson 对比有什么优缺点?
  35. 说说 Redis 哈希槽的概念?
  36. Redis 集群的主从复制模型是怎样的?
  37. Redis 集群会有写操作丢失吗?为什么?
  38. Redis 集群最大节点个数是多少?
  39. Redis 集群如何选择数据库?
  40. Redis 中的管道有什么用?
  41. 怎么理解 Redis 事务?
  42. Redis 事务相关的命令有哪几个?
  43. Redis key 的过期时间和永久有效分别怎么设置?
  44. Redis 如何做内存优化?
  45. Redis 回收进程如何工作的?
  46. 加锁机制
  47. 锁互斥机制
  48. watch dog 自动延期机制
  49. 可重入加锁机制
  50. 释放锁机制
  51. 上述 Redis 分布式锁的缺点
  52. 使用过 Redis 分布式锁么,它是怎么实现的?
  53. 使用过 Redis 做异步队列么,你是怎么用的?有什么缺点?
  54. 什么是缓存穿透?如何避免?什么是缓存雪崩?何如避免?

Linux面试专题及答案

  1. Linux 软中断和工作队列的作用是什么?
  2. Linux 通过什么方式实现系统调用?
  3. 如何唯一标识一个设备?
  4. 字符设备驱动程序的关键数据结构是哪个?
  5. Linux 中有哪几种设备?
  6. 模块程序能否使用可链接的库函数?
  7. Linux 中的浮点运算由应用程序实现还是内核实现?
  8. 模块和应用程序分别运行在什么空间?
  9. Linux 调度程序是根据进程的动态优先级还是静态优先级来调度进程的?
  10. 调用 schedule()进行进程切换的方式有几种?
  11. Linux 中的文件包括哪些?
  12. Linux 中主要有哪几种内核锁?
  13. Linux 中的用户模式和内核模式是什么含义?
  14. TLB 中缓存的是什么内容?
  15. 设备驱动程序包括哪些功能函数?

Kafka面试专题及答案

  1. kafaka 生产数据时数据的分组策略
  2. Kafka 的设计是什么样的呢?
  3. 数据传输的事物定义有哪三种?
  4. Kafka 判断一个节点是否还活着有那两个条件?
  5. producer 是否直接将数据发送到 broker 的 leader(主节点)?
  6. Kafa consumer 是否可以消费指定分区消息?
  7. Kafka 消息是采用 Pull 模式,还是 Push 模式?
  8. Kafka 存储在硬盘上的消息格式是什么?
  9. Kafka 高效文件存储设计特点
  10. Kafka 与传统消息系统之间有三个关键区别
  11. Kafka 创建 Topic 时如何将分区放置到不同的 Broker 中
  12. Kafka 新建的分区会在哪个目录下创建
  13. partition 的数据如何保存到硬盘
  14. kafka 的 ack 机制
  15. Kafka 的消费者如何消费数据
  16. 消费者负载均衡策略
  17. 数据有序

大数据面试题大全

1、kafka 的 message 包括哪些信息

2、怎么查看 kafka 的 offset

3、hadoop 的 shuffle 过程

4、spark 集群运算的模式

5、HDFS 读写数据的过程

6、RDD 中 reduceBykey 与 groupByKey 哪个性能好,为什么

7、spark2.0 的了解

8、 rdd 怎么分区宽依赖和窄依赖

9、spark streaming 读取 kafka 数据的两种方式

10、kafka 的数据存在内存还是磁盘

11、怎么解决 kafka 的数据丢失

12、fsimage 和 edit 的区别?

13、列举几个配置文件优化?

14、datanode 首次加入 cluster 的时候,如果 log 报告不兼容文件版本,那需要namenode 执行格式化操作,这样处理的原因是?

15、MapReduce 中排序发生在哪几个阶段?这些排序是否可以避免?为什么?

16、hadoop 的优化?

17、设计题

18、有 10 个文件,每个文件 1G,每个文件的每一行存放的都是用户的 query,每个文件的 query 都可能重复。要求你按照 query 的频度排序。 还是典型的 TOP K 算法?

19、在 2.5 亿个整数中找出不重复的整数,注,内存不足以容纳这 2.5 亿个整数。

20、腾讯面试题:给 40 亿个不重复的 unsigned int 的整数,没排过序的,然后再给一个数,如何快速判断这个数是否在那 40 亿个数当中?

21、怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个?

22、上千万或上亿数据(有重复),统计其中出现次数最多的钱 N 个数据。

23、一个文本文件,大约有一万行,每行一个词,要求统计出其中最频繁出现的前 10 个词,给出思想,给出时间复杂度分析。

24、100w 个数中找出最大的 100 个数。

25、有一千万条短信,有重复,以文本文件的形式保存,一行一条,有重复。 请用 5 分钟时间,找出重复出现最多的前 10 条。

Hadoop面试题及答案

1.您对“大数据”一词有何了解?

2.大数据的五个V是什么?

3.告诉我们大数据和Hadoop如何相互关联。

4.大数据分析如何有助于增加业务收入?

5.解释部署大数据解决方案时应遵循的步骤。

6.定义HDFS和YARN的相应组件

7.为什么Hadoop可用于大数据分析?

8.什么是fsck?

9. NAS(网络附加存储)和HDFS之间的主要区别是什么?

10.格式化NameNode的命令是什么?

11.您有大数据经验吗?如果有,请分享一下。

12.您更喜欢好的数据还是好的模型?为什么?

13.您是否会优化算法或代码以使其运行更快?

14.您如何处理数据准备?

15.您如何将非结构化数据转换为结构化数据?

16.哪种硬件配置对Hadoop作业最有利?

17.当两个用户尝试访问HDFS中的同一文件时会发生什么?

18.如何在NameNode关闭时恢复它?

19.您对Hadoop中的Rack Awareness有何了解?

20.“HDFS Block”和“Input Split”有什么区别?

21.解释Hadoop和RDBMS之间的区别。

22. Hadoop中常见的输入格式是什么?

23.解释Hadoop的一些重要特性。

24.解释Hadoop运行的不同模式。

25.解释Hadoop的核心组件。

26.“MapReduce”程序中的配置参数是什么?

27. HDFS中的块是什么?它在Hadoop 1和Hadoop 2中的默认大小是多少?我们可以改变块大小吗?

28.什么是MapReduce框架中的分布式缓存

29. Hadoop的三种运行模式是什么?

30.在Hadoop中解释JobTracker

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