大数据分析实习生面试经验 - 共3条真实大数据分析实习生面试经验分享

大数据分析实习生面试经验分享列表，共3条

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面试过程：

我面试的职位是数据研发工程师。
刚开始面试官就让我自我介绍嘛，就是说了说自己的情况以及做过的项目。（这点包括简历上写的很重要，因为面试官会根据你的回答来进行下一步的提问，没有做过的千万不要去说）。
因为投的是大数据方向的，所以面试官问的全是大数据方向的。

面试官问的面试题：

1.阿里云和腾讯云的区别。（由于我是有阿里云和腾讯云服务器搭建大数据平台的，所以面试官问了这个）
2.HDFS上传文件的过程（工作机制）
3.yarn的工作原理
　　·当用户向YARN中提交一个应用程序后，YARN将分两个阶段运行该应用程序：
　　第一个阶段是启动ApplicationMaster；
　　第二个阶段是由ApplicationMaster创建应用程序，为它申请资源，并监控它的整个运行过程，直到运行完成。
　　步骤1　用户向YARN中提交应用程序，其中包括ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、用户程序等。
　　步骤2　ResourceManager为该应用程序分配第一个Container，并与对应的Node-Manager通信，要求它在这个Container中启动应用程序的ApplicationMaster。
　　步骤3　ApplicationMaster首先向ResourceManager注册，这样用户可以直接通过ResourceManager查看应用程序的运行状态，然后它将为各个任务申请资源，并监控它的运行状态，直到运行结束，即重复步骤4~7。
　　步骤4　ApplicationMaster采用轮询的方式通过RPC协议向ResourceManager申请和领取资源。
　　步骤5　一旦ApplicationMaster申请到资源后，便与对应的NodeManager通信，要求它启动任务。
　　步骤6　NodeManager为任务设置好运行环境（包括环境变量、JAR包、二进制程序等）后，将任务启动命令写到一个脚本中，并通过运行该脚本启动任务。
　　步骤7　各个任务通过某个RPC协议向ApplicationMaster汇报自己的状态和进度，以让ApplicationMaster随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务。
　　在应用程序运行过程中，用户可随时通过RPC向ApplicationMaster查询应用程序的当前运行状态。
　　步骤8　应用程序运行完成后，ApplicationMaster向ResourceManager注销并关闭自己。
　　参考博客：https://blog.csdn.net/zmx729618/article/details/73321316
4.Hadoop的伪分布式运行模式