B站(哔哩哔哩/bilibili)大数据面试题及参考答案（3万字长文）

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：

1. 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。
2. 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