hbase面试题汇总，hbase总结

关系型资料库与Hadoop的本质区别在什么地方

都是分布式并行处理，本质一样，不同的是应用场景不一样：hadoop是个轻量级的产品，又是开源的，不像dpf那么复杂，还要购买商业软件，搭个DPF环境需要费挺大力气的。hadoop能处理半结构化，非结构化数据。

主要是方向的差异。关系数据库技术建立在关系数据模型之上，是主要用来存储结构化数据并支持数据的插入、查询、更新、删除等操作的数据库。Hadoop技术为面向大数据分析和处理的并行计算模型。两者反向不一样。

hadoop是个轻量级的产品，又是开源的，不像dpf那么复杂，还要购买商业软体，搭个DPF环境需要费挺大力气的。hadoop能处理半结构化，非结构化资料。但hadoop要写mapreduce函式，这个比起SQL来，方便灵活性差太多了。

其实这两个东西不是同类 hadoop是一个分布式云处理架构，倾向于数据计算而oracle是一个关系型数据库，倾向于数据存储。要说比较可以比较hbase与oracle。

hbase虚拟分布式模式需要多少个节点

所以，HBase在表的设计上会有很严格的要求。

。hbase节点在官网上有定义，每个节点拥有20至200个Region是比较正常的，最低运行采用最少数量，即20个，就可以运行启动HMaster。

hadoop伪分布式：一个节点。单机模式在一台单机上运行，没有分布式文件系统，而是直接读写本地操作系统的文件系统。默认情况下，Hadoop被配置成以非分布式模式运行的一个独立Java进程。

Hbase有两种运行模式：standalone和distributed。StandaloneMode 默认的运行模式。在该模式下，Hbase不会使用HDFS，而是使用本地文件系统。它在同一个虚拟机中运行所有Hbasedaemon和本地ZooKeeper。

并且，如果集群出现问题，其中存活的机器必须大于n+1台，否则leader就无法获得多数server的支持，系统就自动挂掉，所以一般是3个或者3个以上节点。

尚硅谷大数据面试都会问些什么?

1、C、面巾纸和水。有些面试地点可能比较远，你可能一路奔波过去，外形可能就不如刚出门时那么“清爽”了。面巾纸和水可以帮你避免在面试中“灰头土脸”的形象。

2、一般来讲，典型的数据分析包含六个步骤，分别是明确思路、收集数据、处理数据、分析数据、展现数据以及撰写报告，下面尚硅谷具体讲一讲数据分析的六大步骤。明确数据分析的目的以及思路是确保数据分析过程有效进行的首要条件。

3、市面上还是有些比较靠谱的大数据培训机构，可以挑选一下。一般靠谱的培训机构老师都是具有丰富开发实战经验和教学经验的，比如尚硅谷的海哥在行业内还是比较热捧的，受到很多学员的追捧，的确海哥的技术能力还是杠杠的。

4、就业咨询和辅导：尚硅谷通常会安排专业的就业顾问或辅导人员，与学员沟通，了解职业规划和求职意向，提供个性化的就业建议。简历制作：培训机构会提供简历制作指导，帮助学员撰写能够突出其技能和学习经历的优质简历。

5、在没有人教你的情况很多东西你自然不会知道，所以第一点就是代码规范，我看过很多人写代码都是顶格的，这样开始就走错了路，很容易放弃。多动手，勤练习，多看API。

6、您比如说您的技术都么有问题，可您作为应届生并不怎么知道在简历中如何突出自己的技术要点。

大数据面试题及答案谁能分享一下

大数据和Hadoop几乎是同义词。随着大数据的兴起，专门从事大数据操作的Hadoop框架也开始流行起来。专业人员可以使用该框架来分析大数据并帮助企业做出决策。注意： 这个问题通常在大数据访谈中提出。

面试常见问题一：请你简单自我介绍一下。问题分析：这个问题通常是面试必问题，主要考察的是应聘者的逻辑思维、语言表达、自我认知等能力。

尚硅谷大数据面试的一些基本问题总结如下：讲讲你做的过的项目。 项目里有哪些 难点重点注意点呢？讲讲多线程吧， 要是你，你怎么实现一个线程池呢？讲一下Mapreduce或者hdfs的原理和机制。map读取数据分片。

您对大数据一词有什么了解？ 大数据是与复杂和大型数据集相关的术语。关系数据库无法处理大数据，这就是为什么使用特殊的工具和方法对大量数据执行操作的原因。

大数据技术Hadoop笔试题

1、广义上hadoop是指与hadoop相关的大数据生态圈。包含hive、spark、hbase等。 狭义上hadoop指的是apache的开源框架。

2、c)Yumd)Rpm 判断题 1Ganglia不仅可以进行监控，也可以进行告警。()1BlockSize是不可以修改的。()1Nagios不可以监控Hadoop集群，因为它不提供Hadoop支持。

3、大数据管理，分布式进行文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割与访问执行；同时SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持，在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。

4、关于hadoop的描述正确的是指：一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，它是一个存储系统和计算框架的软件框架。它主要解决海量数据存储与计算的问题，是大数据技术中的基石。

5、如果您正在考虑转专业并且想要了解大数据技术转专业笔试考什么，那么您需要查看您所申请的学校和专业的具体要求。不同的学校和专业可能会有不同的考试要求。

大数据面试要准备哪些

1、大数据工程师还和数据科学家有重叠，二者都要有很强的数据分析能力，比如会用Matlab，R，Python等。仅仅做简单的数据分析可能也不够，大数据工程师还得做机器学习模型，最终我们希望大数据工程师做到的是商业智能。

2、让面试官记住你的名字。很多人在介绍自己名字的时候仅仅只有简单的一句“我叫某某某”，直到你的自我介绍完毕，面试官也没有记住你的名字，如果后续的自我介绍中没有突出的表现，那么这样的自我介绍注定是失败的。

3、面试必须正装出席，这个不难理解，建议男生去定制一套好点的西装，这个很重要。如果你的经济条件比较差，至少也要保证西装合适。

4、问题一：“请你自我介绍一下”思路： 这是面试的必考题目。 介绍内容要与个人简历相一致。 表述方式上尽量口语化。 要切中要害，不谈无关、无用的内容。 条理要清晰，层次要分明。

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