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大数据面试宝典节选

时间:2018-03-19 14:11:54     来源:千锋教育 作者:千锋

   大数据技术人才如今在市场上很吃香,很多公司也需要这样的人才。但是鉴于工作内容的重要性,很多面试公司都会对应聘者进行比较全面的审查和考核。而这个过程就是依靠投放简历和面试来搭接的。那么面试大数据的问题都有哪些呢?千锋大数据讲师整理了一本大数据面试宝典,以下分享的内容便是节选自千锋大数据面试宝典。

biddata.jpg

  一、单例的5种写法

  1、懒汉

  class LazySingleton{

  private static LazySingleton singleton;

  private LazySingleton(){

  }

  public static LazySingleton getInstance(){

  if(singleton==null){

  singleton=new LazySingleton();

  }

  return singleton;

  }

  }

  2、恶汉

  class HungrySingleton{

  private static HungrySingleton singleton=new HungrySingleton();

  private HungrySingleton(){}

  public static HungrySingleton getInstance(){

  return singleton;

  }

  }

  3、静态内部类

  class InternalSingleton{

  private static class SingletonHolder{

  private final static InternalSingleton INSTANCE=new InternalSingleton();

  }

  private InternalSingleton(){}

  public static InternalSingleton getInstance(){

  return SingletonHolder.INSTANCE;

  }

  }

  4、枚举

  enum EnumSingleton{

  INSTANCE;

  public void doSomeThing(){

  }

  }

  5、双重校验锁

  class LockSingleton{

  private volatile static LockSingleton singleton;

  private LockSingleton(){}

  //详见:http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-dcl.html

  public static LockSingleton getInstance(){

  if(singleton==null){

  synchronized(LockSingleton.class){

  if(singleton==null){

  singleton=new LockSingleton();

  }

  }

  }

  return singleton;

  }

  }

  二、Linkedlist和ArrayList的区别

  ArrayList是使用数组方式存储数据,此数组元素数大于实际存储的数据以便增加和插入元素,允许直接按序号索引元素,但是插入元素要涉及数组元素移动等内存操作,所以索引数据快而插入数据慢。LinkedList使用双向链表实现存储,按序号索引数据需要进行前向或后向遍历,但是插入数据时只需要记录本项的前后项即可,所以插入速度较快。

  三、linux的启动顺序

  通电后读取ROM的BIOS程序进行硬件自检,自检成功后把计算机控制权交给BIOS中BOOTsequence中的下一个有效设备,读取该设备MBR找到操作系统,载入linux的bootloader,一般是grub。之后载入kernel,执行 /etc/rc.d/sysinit ,开启其他组件(/etc/modules.conf),执行运行级别,执行/etc/rc.d/rc.local ,执行/bin/login,最后shell启动。

  四、使用过的开源框架介绍

  Struts2

  Spring

  hibernate

  mybatis

  hadoop

  hive

  hbase

  flume

  sqoop

  Zookeeper

  Mahout

  Kafka

  Storm

  Spark

  五、HIVE的优化

  底层是MapReduce,所以又可以说是MapReduce优化。

  小文件都合并成大文件

  Reducer数量在代码中介于节点数*reduceTask的最大数量的0.95倍到1.75倍

  写一个UDF函数,在建表的时候制定好分区

  配置文件中,打开在map端的合并

  以上就是千锋小编节选的大数据面试题,如果还没有满足你的需求,欢迎咨询我们的千锋大数据培训讲师,毕竟专业技术问题更需要专业技术人员来回答!

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