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面试题:hadoop中为什么block默认是64M,有什么好处
1、拓展知识：这个大小的选择主要是为了平衡磁盘I/O性能和数据吞吐量。对于大多数应用来说，64MB的块大小是一个合理的默认值，可以提供良好的性能。然而，实际上，HDFS的块大小并不是固定的，它可以通过配置文件进行修改。在Hadoop的配置文件（例如core-site.xml）中，你可以设置fs.defaultFS的block size。
2、先凑足块大小，先分64M，当然会根据日志文件的完整性，不会在行中分割；最后剩余不足64M的部分划成一个块。假如200M：64M，64M，64M，8M。其中64M不一定是准确的64M，而是最接近64M，但是不大于64M的一个分块。
3、该文件系统中两者的关系是文件由多个文件块组成。Hadoop中的块是一种数据存储单元，其大小是固定的（例如，默认大小为64MB或128MB）。当一个文件的大小超过一个块的大小时，就会被分割成多个块。在Hadoop中，文件块的数量总是大于或等于文件的数量。一个文件可以有多个块，取决于其大小和块大小的关系。
4、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。
5、block_size ： hdfs的文件块大小，默认为64M，可以通过参数dfs.block.size设置 total_size ： 输入文件整体的大小 input_file_num ： 输入文件的个数 （1）默认map个数 如果不进行任何设置，默认的map个数是和blcok_size相关的。
基本的大数据面试问题和答案(50个)
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。
Parquet文件：Parquet文件是一个columnar文件，如RC和ORC。Parquet文件支持块压缩并针对查询性能进行了优化，可以从50多个列记录中选择10个或更少的列。Parquet文件写入性能比非columnar文件格式慢。Parquet通过允许在最后添加新列，还支持有限的模式演变。Parquet可以使用Avro API和Avro架构进行读写。
这550道大数据面试题,绝对是HR最常出的面试题
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。
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