hadoop研发工程师如何考？
Hadoop研发工程师的考试要求包括两个部分：管理以及开发。具体考试内容可能因地区和招聘单位而异，一般来说，主要涉及以下方面：
熟知Hadoop及周边技术，比如HDFS、MapReduce、YARN、HBase、Hive、Zookeeper、Hawk等。
具备Hadoop部署、管理和维护的能力，熟悉Hadoop的集群配置、性能调优和故障排除。
熟练掌握java编程，能够使用Java编写MapReduce程序。
了解云计算相关技术，比如SaaS、PaaS、IaaS等。
对于如何准备考试，以下是一些建议：
充分了解Hadoop及周边技术，可以通过阅读官方文档、书籍或者在线教程等方式进行学习。
进行实践操作，比如搭建Hadoop集群、编写和运行MapReduce程序等，以加深对技术的理解。
hadoop的特性？
hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，并且是一种可靠，高效，可伸缩的方式进行处理的，它有以下几方面特性：
1.高可靠性：***用冗余数据存贮方式，即使一个副本发生故障，其他副本也可以保证对外工作的正常进行。
2.高效性：作为并行分布式计算平台，hadoop***用分布式存贮和分布式处理两大核心技术，能够高效的处理PB级别的数据
3.高可扩展性：hadoop的目标是可以高效稳定的运行在廉价的计算机集群上，可以扩展到数以千计的计算机节点上。
4.高容错性：***用冗余数据存贮方式，自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
5.成本低：hadoop***用廉价的计算机集群，普通的用户也可以pc机搭建环境
6.运行在linux平台上，hadoop是基于j***a语言开发的，可以较好的运行在linux的平台上
hadoop和spark区别？
Spark和Hadoop都是大数据计算框架，但它们各有自己的优势。
Spark和Hadoop的区别
1.原理比较：Hadoop和Spark都是并行计算，两者都是用MR模型进行计算。Hadoop一个作业称为一个Job，Spark用户提交的任务称为application。
2.数据的存储和处理：
Hadoop实质上更多是一个分布式系统基础架构: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，同时还会索引和跟踪这些数据，大幅度提升大数据处理和分析效率。
Spark 是一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具，没有提供文件管理系统，自身不会进行数据的存储。它必须和其他的分布式文件系统进行集成才能运作。可以选择Hadoop的HDFS,也可以选择其他平台。
3.处理速度：
Hadoop是磁盘级计算，计算时需要在磁盘中读取数据；
Spark，它会在内存中以接近“实时”的[_a***_]完成所有的数据分析。Spark的批处理速度比MapReduce快近10倍，内存中的数据分析速度则快近100倍。
4.恢复性：
