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Hadoop 数据存储与处理
1. 面试官:如何在Hadoop集群中实现数据的高可用性存储?
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2. 面试官:解释Hadoop中的HDFS架构及其原理。
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3. 面试官:介绍Hadoop中的数据块复制机制,并说明其作用。
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4. 面试官:比较Hadoop中MapReduce和Spark的数据处理性能及适用场景。
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5. 面试官:探讨Hadoop中的数据压缩技术及其对存储和处理的影响。
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6. 面试官:解释Hadoop中的数据写入流程,包括数据写入HDFS和数据写入HBase等情况。
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7. 面试官:讨论Hadoop中数据安全性的保障措施以及存在的风险与挑战。
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8. 面试官:分析Hadoop集群中节点失效对数据处理和计算的影响,并提出相应的容错机制。
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9. 面试官:讨论Hadoop中的数据合并与排序技术,以及在大规模数据处理中的应用场景。
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10. 面试官:探讨Hadoop中的数据倾斜问题产生的原因及解决方案。
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