Java面试里经常也会涉及到大数据面试题，以下给大家总了常考的大数据面试题及答案。
1.什么是大数据？
大数据是指数据量非常庞大、多样化、高速增长、难以处理的数据。
2.大数据技术的特点是什么？
大数据有4个特征：
- 一个是数量大；
- 一个是价值大；
- 一个是速度快；
- 一个是多样性；
3.大数据技术的应用场景有哪些？
大数据技术的应用场景包括：金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能、娱乐等等方面。
大数据的价值，远远不止于此，大数据对各行各业的渗透，大大推动了社会生产和生活，未来必将产生重大而深远的影响。
4.大数据技术组成？
大数据有三层：数据采集、存储、计算三层。
第一个是数据采集层，以App、saas为代表的服务。
第二个数据存储层，比如云存储，需掌握的技术有：Hbase、Hive、Sqoop等。
第三个是数据计算应用层，大数据实时计算阶段需掌握的技术有：Mahout、Spark、Storm等。
5.什么是Hadoop？
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。
6.Hadoop的核心组件是什么？
Hadoop的架构可以划分为两个主要部分，一个是HDFS，它负责存储数据，另一个是MapReduce，它负责处理数据。
7.什么是HDFS？
HDFS是一个分布式文件系统，用于存储和管理大规模数据集。
HDFS有一个主节点和多个从节点，主节点负责管理从节点，从节点负责存储数据和处理数据。
8.HDFS的架构？
HDFS总体的架构，如下图所示：
HDFS架构包含三个部分：NameNode，DataNode，Client
- NameNode：NameNode用于存储、生成文件系统的元数据；
- DataNode：DataNode用于存储实际的数据，将自己管理的数据块上报给NameNode；
- Client：支持业务访问HDFS，从NameNode ,DataNode获取数据返回给业务；
9.什么是MapReduce？
MapReduce是一种编程模型，它将大型计算任务分解成可以并行处理的小任务，然后将结果返回给客户端。
它将数据处理过程分成两个步骤：map和reduce
1)map步骤
map步骤：将输入数据划分成一系列键值对，然后将它们分发给不同的节点进行处理。
2)reduce步骤
reduce步骤：将所有相关的键值对汇总起来，生成最终的输出结果。
10.什么是Spark?
Spark是由美国加州伯克利大学实验室开发，基于内存计算的大数据并行计算框架，Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
11.Spark有哪些特点？
Spark主要有以下4大特点：
1.计算速度快
由于Spark是基于内存的分布式计算引擎，因此其运算效率很快。
2.易用性
Spark编程支持Java、Scala、Python和R等编程语言，简洁的API设计有助于用户轻松构建并行程序。
3.通用性
Spark提供了完整而强大的技术栈，包括：SQL查询、流式计算、机器学习和图算法组件等。
12.Spark架构
Spark运行架构，如下图所示：
Spark运行架构包括：
- 集群资源管理器（Cluster Manager）；
- 运行作业任务的工作节点（Worker Node）；
- 每个应用的任务控制节点（Driver）；
- 每个工作节点上负责具体任务的执行进程（Executor）；
13.Spark和Hadoop的区别
Spark和Hadoop的区别，如下：
Hadoop虽然已成为大数据技术的事实标准，但其本身还存在诸多缺陷，最主要的缺陷是其MapReduce计算模型延迟过高，无法胜任实时、快速计算的需求，因而适用于离线批处理的应用场景。
Spark在借鉴Hadoop MapReduce优点的同时，很好地解决了MapReduce所面临的问题。
Spark和Hadoop 的根本差异是多个作业之间的数据通信问题 : Spark 多个作业之间数据通信是基于内存，而 Hadoop 是基于磁盘。
14.什么是Flink？
Flink是Apache Apache的一个开源的流处理框架，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。
15.为什么需要Flink
在Flink之前主流的计算框架以Hadoop和Spark占据主流，Hadoop是第一代大数据计算框架，而其后的Spark则是在Hadoop的基础上进行内存计算，实现了计算性能上的大大提升。
但是，随着流处理概念的兴起，Spark并不擅长流处理，因此催生了Flink流处理技术。
Flink框架可以说是实现真正意义上的实时流处理，大大降低了流计算的延迟，更能满足当下的大数据处理需求。
16.Flink应用场景
Flink 应用场景，主要分为如下5类：
1.在线系统
实时计算各类数据指标，并利用实时结果及时调整在线系统的相关策略，并应用于内容投放、智能推送领域。
比如：淘宝的双十一实时战报大屏，就是利用流式计算得出实时结果，直接被推送到前端应用。
2.监控预警
对系统和用户行为进行实时监测和分析，以便及时发现危险行为，比如：基于规则的报警。
3.数据分析
数据分析任务需要从原始数据中，提取有价值的信息和指标，从而实时输出，比如：电信网络质量监控。
4.实时报表
实时化采集，加工流式数据存储，实时监控和展现业务、客户各类指标，让数据化运营实时化。
5.数据管道应用
数据管道可以用来监控文件系统目录中的新文件，并将其数据写入事件日志，另一个应用可能会将事件流物化到数据库或增量构建和优化查询索引，比如：电子商务中的持续 ETL。
17.什么是Storm？
Storm是一种分布式实时计算系统，用于处理实时数据流。它支持低延迟的数据流处理，以及分布式的可靠数据处理。
18.Storm的核心概念有哪些？
Storm的核心概念包括：Spout、Bolt、Topology、Stream、Tuple、Task、Worker等。
19.Storm的优点是什么？
Storm的优点包括：实时性好、可靠性高、可扩展性强、易于部署和管理、支持丰富的数据处理模式等。
20.Storm的缺点是什么？
Storm的缺点包括：学习曲线较陡峭、部署和管理相对复杂、需要专业的技能和经验、可能存在性能瓶颈等。
23.Storm与Hadoop的区别是什么？
Storm与Hadoop的区别在于：Storm主要用于处理实时数据流，而Hadoop主要用于处理离线数据批处理。
Storm支持实时数据处理，而Hadoop需要等待数据批处理完成后才能处理，Storm适合处理数据流式应用，而Hadoop适合处理大规模数据分析应用。
24.Storm与Flink的区别？
Storm和Flink都是用于处理实时数据流的分布式计算框架，它们的主要区别如下：
- 编程模型：Storm使用基于事件的编程模型，而Flink使用基于流的编程模型。
- 支持的语言：Storm主要使用Java和Clojure进行开发，而Flink支持多种语言，包括Java、Scala、Python和SQL。
- 处理延迟：Flink比Storm支持更低的处理延迟，Flink的处理延迟可以达到毫秒级别，而Storm的处理延迟通常在几秒钟左右。
- 窗口处理：Flink支持更多的窗口处理方式，例如滚动窗口、滑动窗口、会话窗口等，而Storm只支持滚动窗口。
- 容错性：Flink比Storm支持更好的容错性，Flink可以在任务执行过程中动态调整任务并进行故障恢复，而Storm需要手动进行故障恢复。
- 批处理：Flink支持批处理和流处理的混合模式，而Storm只支持实时流处理。
总之，Storm和Flink都是优秀的实时数据流处理框架，选择哪个框架主要取决于具体应用场景和需求。
如果需要更低的处理延迟、更好的容错性和更多的窗口处理方式，则可以选择Flink，如果处理要求不是特别高，可以选择Storm。
25.大数据技术未来的趋势？
大数据技术是一个快速发展的领域，未来的趋势可能包括以下几个方面：
- 云计算：随着云计算的发展，越来越多的企业将把大数据工作负载迁移到云端，从而获得更高的灵活性和可伸缩性。
- 边缘计算：随着物联网的普及，越来越多的设备将产生大量的数据，而这些数据需要在边缘设备上进行处理和分析，从而提高响应速度和降低网络带宽成本。
- 机器学习和人工智能：大数据技术和机器学习、人工智能结合，可以实现更准确和高效的预测和分析，未来大数据技术的趋势之一就是更广泛地应用机器学习和人工智能。
- 数据治理和数据隐私保护：随着数据规模的不断增长，数据治理和数据隐私保护也越来越重要，未来大数据技术的发展也将注重解决数据治理和数据隐私保护方面的问题。
- 数据可视化和数据交互性：未来大数据技术的趋势之一就是更好地将数据可视化，并提高数据交互性，使数据更容易理解和利用。
- 多云架构和混合云：未来企业可能会采用多云架构和混合云架构，从而更好地利用不同云厂商的优势，并提高数据处理的灵活性和可扩展性。
总之，未来大数据技术的发展将不断创新和迭代，结合其他技术进行更深入和广泛的应用，带来更多的机遇和挑战。
以上就是常见的大数据面试题及答案详解，更多的Java面试题，请查看：1000+Java面试题及答案详解。
陈睿mikechen
10年+大厂架构经验，资深技术专家，就职于阿里巴巴、淘宝、百度等一线互联网大厂。
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