三月底离职，到目前面试了十几家，为什么面试官总是喜欢问很底层的原理问题？这些问题？

题主你好，很高兴回答你的问题！

作为一名职场填坑多年，参加多次应聘求职，完成过几次招聘和岗位职责说明书的人，我谈一下对问题的看法。

面试是为了挑选有用的人，而不是挑选“高大上”

公司招聘，实际上是以实用为主的，作为面试官需要通过面试过程的信息筛选挑选出最合适的人。如果是一些基础性的岗位，那么基层的经验和原理是考察一个人岗位熟练程度的最好办法。至于说高大上的问题，更多的是测试求职者的附加价值，也就是意外惊喜，这一块作为参考条件即可。

面试只是一种方法，结果判定才是手段

面试官面试的时候，都会有自己的“套路”。作为应聘者，我们要做的就是见招拆招。一个简单的问题，同样的回答，不同的人有不同的判定，不要纠结面试官问什么，重点关注你回答了什么！

求职应聘，最重要的是表现让对方满意，至于说能否体现全部实力不重要

相中了一份工作进行面试，我们的关注焦点应该是如何通过面试。至于说对方问的什么，如何评判实际上不重要。

原理类的问题看似简单实际上很有技术含量

一些与基础经验有关系的岗位，问现场的原理性问题能看出应聘者对现场问题的了解和掌握情况！最底层的问题恰好最能体现一个人的实践经历，有没有在现场做过事，只要问一个现场小问题的处理就能看的出，这些恰好是可以排查“面霸”的最好工具。

开发mapreduce各有哪些优缺点？

1.不适合事务/单一请求处理MapReduce绝对是一个离线批处理系统，对于批处理数据应用得很好：MapReduce（不论是Google的还是Hadoop的）是用于处理不适合传统数据库的海量数据的理想技术。但它又不适合事务/单一请求处理。（HBase使用了来自Hadoop核心的HDFS，在其常用操作中并没有使用MapReduce。）2.不能随即读取3.以蛮力代替索引在索引是更好的存取机制时，MapReduce将劣势尽显。4.low-level语言和操作“直接开始你想要的--而不是展示一个算法，解释如何工作的。”(关系型数据库的观点)--Highlevel（DBMS）“展示数据存取的算法。”(Codasyl的观点)--Lowlevel（MapReduce）5.性能问题想想N个map实例产生M个输出文件-每个最后由不同的reduce实例处理，这些文件写到运行map实例机器的本地硬盘.如果N是1，000，M是500，map阶段产生500，000个本地文件.当reduce阶段开始，500个reduce实例每个需要读入1，000文件，并用类似FTP协议把它要的输入文件从map实例运行的节点上pull取过来.假如同时有数量级为100的reduce实例运行，

为什么面试要问hashmap的原理？

面试官问HashMap的原理可能只是在考察你是否有专研学习的精神，因为HashMap是用的最多的，如果你连HashMap的原理都不知道，面试官大概就可以定义你对任何东西都是只会用，但是不知道其原理。现在都会用的人那么多，为什么要选你了？所以这个问题可能是筛选的一个条件。

当然，主要应该还是知道原理才能更好的使用和解决问题，这才是最重要的。

MapReduce和hadoop什么关系和区别？

hadoop是依据mapreduce的原理，用Java语言实现的分布式处理机制。 Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，实现了Google的MapReduce编程模型和框架，能够把应用程序分割成许多的小的工作单元，并把这些单元放到任何集群节点上执行。 MapReduce是Hadoop中的一个数据运算核心模块，MapReduce通过JobClient生成任务运行文件，并在JobTracker进行调度指派TaskTracker完成任务。

搞大数据，JAVA工程师需要掌握哪些知识？

由于目前的大数据很多都是指的Hadoop，而且目前企业使用最多的大数据工具也是Hadoop。Java作为学习大数据的基础，很多组件都是使用Java语言或者JVM可以运行的语言。所以在你熟练使用Java具备转大数据的基本条件后，接下来就是知识、技术的学习。

Hadoop主要包括三部分HDFS，MapReduce，Yarn都需要深入学习，因为面试的时候可能会被问到一些原理的问题。

Hadoop生态区重要组件 Hive（离线）、Hbase、Spark（实时，实时框架有spark、storm、flink等，可以选择其中的一种学习），这些重要的组件都需要深入系统的学习，在大数据中也是使用最对的。

Hadoop生态圈重要工具kafka、flume、sqoop等等，还有像azkaban这样的调度工作，在日常的工作中都是必不可少的。

当然，在学会上面的相关知识、技术后，最重要的还是需要项目实战来学会使用。另外最好也能多看看别人优秀的源码来提升自己。加油！

mapreduce的五个阶段 数据仓库有哪五层架构 mapreduce原理和流程

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