人生的每个阶段，都有自己该做的事情。我们在大数据时代，该学习大数据技术，该将自己的技术学到精深，该学到大数据技术的精华。而该面试找工作的时候，也要做好一切准备，无论是礼仪的学习、说话的技巧还是大数据的面试题......恰巧小编整理了一份大数据面试题。

　　1. scala 隐函数关键字

　　implicit

　　2. val x=y=1结果

　　1)x、y都是var，x变为Unit

　　2)都是val，报错

　　3.java内存模型

　　堆内存、栈内存、方法区

　　栈内存：保存局部变量

　　堆内存：存储数组和对象

　　方法区：代码区、字符串常量池、静态区

　　4.Hbase优化

　　1) 表设计

　　建表时就分区，rowkey设置定长(64字节)，CF2到3个

　　Max Versio，Time to live，Compact&Split

　　2) 写表

　　多Htable并发写

　　Htable参数设置，手动flush，降低IO

　　WriteBuffer

　　批量写

　　多线程并发写

　　3) 读表

　　多Htable并发读

　　Htable参数设置

　　批量读

　　释放资源

　　缓存查询结果

　　5. MapReduce优化

　　1. 任务调度

　　I/O 方面：Hadoop 会尽量将 Map 任务分配给 InputSplit 所在的机器，以减少网络 I/O的消耗。

　　2.数据预处理与 InputSplit 的大小

　　合理地设置 block块大小是很重要的调节方式。除此之外，也可以通过合理地设置 Map 任务的数量来调节 Map 任务的数据输入。

　　3. Map 和 Reduce 任务的数量

　　当 Reduce 任务的数量是任务槽的 1.75 倍时，执行速度快的机器可以获得更多的 Reduce 任务，因此可以使负载更加均衡，以提高任务的处理速度。

　　4. Combine 函数

　　MapReduce 框架运行用户写的 combine 函数用于本地合并，这会大大减少网络 I/O 操作的消耗。

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