1、Sqoop：将一个关系型数据库中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
2、大数据（Hadoop）面试题及答案概要 Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统框架，旨在处理海量数据的存储和计算。它以四个主要优势——高可靠性、高扩展性、高效性和高容错性，为核心特性。Hadoop技术生态体系包括Sqoop、Flume、Kafka、Spark、Flink等工具，它们在数据处理的不同环节中发挥关键作用。
3、大数据面试中，常见的问题涵盖了Hadoop的核心组件和功能，包括HDFS的写、读流程、体系结构、故障恢复机制、YARN资源调度、Hive数据处理优化以及Spark、Kafka、HBase等技术的理解。
4、大数据的本质与特性 大数据是处理海量、高速增长和多样性的数据，以提取价值和驱动业务决策的关键工具。其五大特征，Volume（数据量）、Velocity（速度）、Variety（多样性）、Veracity（准确性）和Value（价值），是理解其核心的关键。
5、大数据技术Hadoop笔试题 导读：Hadoop有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。以下是由我J.L为您整理推荐的面试笔试题目和经验，欢迎参考阅读。 单项选择题 下面哪个程序负责 HDFS 数据存储。
1、Redis模块：涉及工作原理、分区策略、用户ID存储、bit操作、存储场景及连接方式，还有Redis在项目中的使用实例和最大数据量限制等。 搜索引擎技术：涵盖全文检索技术、Lunce和Solr的对比，以及内存限制下的热门查询串统计。
2、Redis：如工作原理、数据存储、内存操作、与Spark的数据交互等，如Redis如何与Spark高效同步数据。搜索引擎技术：如全文检索、倒排索引的应用，以及Lunce和Solr的区别。Spark：涉及Spark框架、SQL、RDD计算模型、分布式部署、性能优化等方面，如SQL查询优化和RDD操作的依赖类型。
3、提高面试成功率 学习50%以上互联网公司数据结构的面试问题纲领，提高面试合格率。使用者群组 开发业务系统2年，有相关项目经验，不断重复制作业务车轮希望提高的程序员。有3~5年开发经验，但基础不牢固，想改变体系结构的程序员。
4、实证研究表明，NPS分数在NPS的得分值在50%以上被认为是表现不错，得分值在70－80%之间则证明公司拥有一批高忠诚度的好客户（如苹果、Google等互联网公司的NPS超过70%），大部分公司的NPS值在5－10%之间，更差的公司NPS还可能是负值。
大数据的本质与特性 大数据是处理海量、高速增长和多样性的数据，以提取价值和驱动业务决策的关键工具。其五大特征，Volume（数据量）、Velocity（速度）、Variety（多样性）、Veracity（准确性）和Value（价值），是理解其核心的关键。
Spark组件：包括RDD计算机制、Redis持久化策略选择、SparkSQL介绍、SQL与DSL的使用、UDF和UDAF编写，以及Spark与YARN的交互方式等。 其他模块：宽窄依赖、Spark Streaming与Storm比较、内存管理、Spark部署方式、配置选项、性能比较、数据处理流程、数据倾斜解决方案等。
大数据面试中，面试官通常会问你的基本理解，比如什么是大数据，以及它如何影响企业决策。 五个V原则是大数据面试中不可或缺的部分，你需要准备好解释它们。 需要了解Hadoop在大数据分析中的作用，以及Hadoop与HDFS的关系。 数据分析如何通过预测分析和个性化推荐提升企业收入，给出具体例子。
你准备好面试了吗？这里有一些面试中可能会问到的问题以及相对应的答案。集群的最主要瓶颈是磁盘IO。Hadoop运行模式有单机版、伪分布式模式、完全分布式模式。Hadoop生态圈的组件包括：Zookeeper：是一个开源的分布式应用程序协调服务，基于zookeeper可以实现同步服务，配置维护，命名服务。
阿里、喜马拉雅：Flink在实际生产中遇到过哪些高级生产问题？请详细描述解决问题的过程。
