1、hdfs作为分布式存储系统，底层的实现的方式（可能不正确）
1、底层是一个分布式存储的，底层会将数据进行切分多个block块（128M），并存储在不同的节点上面，这种分布式方式有助于提高数据的可靠性护额并行度
2、底层主从架构，hdfs底层是一个主从架构，又一个节点（namenode）和多个子节点（datanode）组成，namenode负责管理文件系统的的命名空间以及文件元数据信息。datanode负责存储真实的数据块。
3、副本机制：HDFS通过复制机制（Replication）实现数据的冗余和容错性。它默认将数据块复制到多个DataNode上（通常是3个副本），以防止数据丢失。这种冗余机制提高了数据的可靠性和容错性。
4、数据流式访问：HDFS支持数据的流式访问。客户端可以通过流式操作读取或写入文件，不需要一次性加载整个文件，这在处理大文件时很有优势
5、一次写入、多次读取，HDFS的设计假设数据通常是一次写入，多次读取。这使得在读取频繁的应用场景中具有高效性。
6、容错和自愈的能力：HDFS具有强大的容错和自愈能力。当某个DataNode出现故障时，HDFS能够自动将副本移动到其他健康的DataNode，保证数据的可用性。
2、hdfs不同节点之间的通信的方式是：
hadoop集群中机架之间的通信的方式是通过rpc通信，rpc是一种远程调度协议，主要是用于分布式系统之间的远程通信，允许一个计算机程序调度另外一个地址空间的函数和过程。
3、在centos7中的解压命令是：
tar负责打包，gzip负责压缩tar
-c: 建立压缩档案
-x：解压
-t：查看内容
-r：向压缩归档文件末尾追加文件
-u：更新原压缩包中的文件4、mysql中的事务
在mysql中，事务是一组操作的集合，它是一个不可分割的工作单位，事务会把所有的操作都看成一个整体，一起向系统提交或撤销，最终的结果要么是成功，要么就是失败。
5、在MySQL中什么是索引，为什么要创建索引
mysql中的索引是一种数据结构，创建索引的目的是为了加快查询的效率。
6、当问到对hadoop的理解（就是在三大组件，分别的流程，架构，原理）
7、对于此时有一万个小文件存储在hdfs上可以吗？
8、block块的大小是多少（两种版本不同，都需要知道），如何修改
9、为什么spark要比mapreduce的速度要快（spark与mapreduce的区别）
1、spark底层是DAG有向无关图
2、spark是基于内存的。
3、spark的粗粒度调度，对于mapreduce是细粒度调度。（粗粒度调度：指的是将整个任务所需要的资源一次性申请，细粒度调度指的是需要多少资源就申请多少资源）
10、谈谈flink与spark streaming的区别：
flink是标准的实时的处理引擎，是基于事件驱动，主要是以流为核心，然而对于spark 的RDD来说实际上就是一组小批次的RDD集合，是微批的模型，是以批为核心。
主要的区别：
1、时间机制：
spark streaming支持的时间机制有限，只支持处理时间。
flink支持流处理程序在时间上的三个定义：事件事件、摄入时间、处理时间，同时也支持watermark机制来处理滞后数据
2、容错机制
spark streaming中可以通过开启checkpoint来保证容错，当出现问题的时候，恢复到原先checkpoint的位置继续，此时没有办法做到恰好一次处理语义。
flink是通过使用两阶段提交协议来解决这个问题的
3、架构不同：
Spark Streaming 在运行时的主要角色包括：
服务架构集群和资源管理 Master Yarn Application Master；
工作节点 Work Node Manager；
任务调度器 Driver；任务执行器 Executor
Flink 在运行时主要包含：客户端 Client、作业管理 Jobmanager、任务管理Taskmanager。
4、任务调度：
Spark Streaming 连续不断的生成微小的数据批次，构建有向无环图DAG，Spark Streaming 会依次创建 DStreamGraph、JobScheduler。
Flink 根据用户提交的代码生成 StreamGraph，经过优化生成 JobGraph，然后提交给 JobManager进行处理，JobManager 会根据 JobGraph 生成 ExecutionGraph，ExecutionGraph 是 Flink 调度最核心的数据结构，JobManager 根据 ExecutionGraph 对 Job 进行调度，根据物理执行图部署到Taskmanager上形成具体的Task执行。
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