面试字节跳动被问到Hadoop源码，年薪40WJava程序员必备技能

Posted 2021-07-10 javatiange

前言

大数据由于数据量庞大、数据类型复杂等特点，特别是非结构化或半结构化数据远远多于结构化数据，导致传统关系型数据库让企业面临巨大的成本压力。而 Hadoop 能够很好的提供解决大数据问题的技术手段。因此，Hadoop 技术在大数据中占据着举足轻重的作用，也很受企业的青睐。

像字节跳动等头部企业，往往很重视 Hadoop 源码的二次开发，对简历职级要求比较高，还需要应聘者具有源码阅读经验。

对正从事大数据相关工作，或转行大数据的Java、php等开发人员，如果你不想一直只做一个大数据的应用层级选手，希望能够做平台架构，打破技术壁垒，进一步提升技术实力，那么源码层级的修炼必定是你不可或缺的能力。

**一名合格的Java程序员，如果你会Hadoop 源码，懂一些架构思想，你的技术级别会高很多。**如果想进大厂，你的面试胜算也会高不少。如果是一些小公司，你也能够面试到一个 Leader 的岗位。

现在，这里有份《Hadoop实战》实战文档，能帮你搞清楚“HDFS 各角色的核心启动流程？能够承受亿级流量的架构是什么样子的？源码中有哪些缺陷？如何修改这些 bug”等面试高频问题。

通过学习，你能够提升这些能力：

1. 扩展学习思路

2. 掌握在团队中成为核心人员的技能

3. 了解在大厂中是如何应用开源技术的

4. 通过开源技术的学习，提升自己的代码水平

主要知识要点：

1. 分析 HDFS 的架构设计
2. 手写精彩源码，如何支持亿级高并发
3. 剖析问题，修改源码

学完能获得哪些技能：

1、全面了解Hadoop的概念、优势、项目结构、体系结构，以及它与分布式计算的关系

2、让你明白Hadoop集群的安装和配置，以及常用的日志分析技巧

3、分析了Hadoop在Yaboo! . eBay. Facebook 和百度的应用案例，以及Hadoop平台上海量数据的排序

4、学会MapReduce计算模型、MapReduce 应用的开发方法、MapReduce 的工作机制，同时还列出了多个MapReduce的应用案例，涉及单词计数、数据去重、排序、单表关联和多表关联等内容

5、全面掌握Hadoop的I/0操作、HDFS的原理与基本操作，以及Hadoop的各种管理操作，如集群的维护等

6、能学到Hive. HBase. Mahout, Pig. ZooKeeper. AvTO.Chukwa等所有与Hadoop相关的子项目的原理及使用，以及这些子项目与Hadoop的整合使用

7、以实例的方式讲解了常用Hadoop插件的使用和Hadoop插件的开发。

Hadoop实战

1. Hadoop简介
2. Hadoop的安装与配置
3. Hadoop应用案例分析
4. MapReduce计算模型
5. 开发MapRe duce应用程序
6. MapReduce应用案例
7. MapReduce. I作机制
8. Hadoop I/0操作
9. HDFS详解
10. Hadoop的管理
11. Hadoop的管理
12. Hive详解
13. HBase详解
14. Mahout详解
15. Pie详解
16. ZooKeeper详解
17. Avr o详解
18. Chulkwa详解
19. Hadoop的常用插件与开发

由于细节内容实在太多啦，所以只把部分知识点截图出来粗略的介绍，每个小节点里面都有更细化的内容！需要的小伙伴可以在文末获取免费领取方式！

最后

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