目录
Hadoop 及其组成部分
HDFS 的读写流程及故障处理
虚拟内存的工作原理
常见的进程调度算法及其应用场景
不同的进程间通信（IPC）方式及解释
TCP 三次握手的过程及其作用
日志数据发送到 Kafka 的过程
HBase 和 Hive 的不同之处及 HBase 的底层实现原理
对 Hadoop 高可用性的理解
大数据框架及重要方面阐述
Hive 中分区分桶的区别及应用场景
B 站 APP 中间层数据域划分
Hive 内外表的区别
SQL 语句执行顺序解释
Spark 中四个 by 操作的区别
HDFS 上的数据块大小是否可以设置为 10MB
对实时计算的了解及 Spark Streaming 的使用
对图数据库的理解
Python 和 Java 的选择及对 lambda 函数的理解
HBase 快速访问与 Hive 相对较慢的原因
RPC 协议的概念及其实现方式
数组和链表的主要区别
项目中缓存的使用及 Redis 数据结构选择
Linux 系统常见命令及查看系统进程方法
线程的各种状态
线程池及其重要参数
LinkedList 和 ArrayList 的区别和联系
HashMap 的工作机制、线程安全性及 put 方法插入方式
替代 HashMap 且保证线程安全的数据结构
MySQL 中联合索引的概念及其使用场景
如何检查 SQL 执行过程中索引是否被命中
使用 MyBatis 的经验、优点、缺点及改进方法
Spring AOP 的实现方式
Java 中的反射机制
JDBC 中常用的类和方法
Statement 和 PreparedStatement 的区别及使用 PreparedStatement 的原因
对面向对象编程特性的理解
对计算机网络原理的了解
TCP 连接的几种状态
TCP 为何需要三次握手和四次挥手及基本流程
红黑树的插入和删除操作
Hadoop 及其组成部分
Hadoop 是一个开源的分布式计算平台，主要用于存储和处理大规模数据集。它具有高可靠性、高扩展性和高容错性等特点，被广泛应用于大数据处理领域。
Hadoop 的主要组成部分包括：
- HDFS（Hadoop Distributed File System）：是一个分布式文件系统，用于存储大规模数据集。它将数据分成多个块，并将这些块存储在不同的节点上，以实现高可靠性和高可用性。HDFS 采用主从架构，由一个 NameNode 和多个 DataNode 组成。NameNode 负责管理文件系统的元数据，如文件目录结构、文件块的位置等。DataNode 负责存储实际的数据块，并响应客户端的读写请求。
- MapReduce：是一种分布式计算模型，用于处理大规模数据集。它将计算任务分成两个阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段。在 Map 阶段，将输入数据分成多个小块，并对每个小块进行处理ÿ
