hadoop习题册讲解学习
h a d o o p习题册
第一章大数据概述
1.互联网的发展分为______个阶段。
A．一B.三 C.二 D.四
2.下列不属于大数据特点的是（）。
A.种类和来源多样化
B.数据量巨大
C.分析处理速度快
D.价值密度高
3.互联网发展的第_____个时代为智能互联网。
A.3.0
B.4.0
C.1.0
D.2.0
4.关于大数据叙述不正确的一项是（）。
A.大数据=“海量数据”+“复杂类型的数据”
B.大数据是指在一定时间对内容抓取、管理和处理的数据集合
C.大数据可以及时有效的分析海量的数据
D.数据包括结构化数据、半结构化数据、结构化数据。
5.下列数据换算正确的一项为（）。
A.1YB=1024EB
B.1TB=1024MB
C.1PB==1024EB
D.1024ZB=1EB
6.结构化数据的表现形式为______。
A.文本
B.视图
C.二维表
D.查询
7.结构化的数据，先有________,再有_________.
A.数据结构
B.结构数据
C.内容结构
D.结构内容
8.结构化的数据，先有________,再有_________.
A.数据结构
B.结构数据
C.内容结构
D.结构内容
9.软件是大数据的_________。
A.核心
B.部件
C.引擎
D.集合
10.大数据技术不包括( )。
A.数据计算
B.数据存储
C.数据冗余
D.数据采集
11.大数据的特点不包括（）。
A.数量大
B.类型少
C.速度快
D.价值高
第二章 Hadoop简介
1.下列对云栈架构层数不正确的一项为________。
A.三层云栈架构
B.四层云栈架构
C.五层云栈架构
D.六层云栈架构
2.下列______不是云计算三层架构的概括。
A.IaaS
B.PaaS
C.SaaP
D.SaaS
3.IaaS基础设施及服务可以称为______。
A.弹性计算
B.效用计算
C.有效计算
D.随需应用
4.四层云栈模式，是将三层模式中的_________进行分解，分为两层，一层为硬件层，一层为虚拟资源层。
A.硬件部分
B.虚拟化部分
C.基础设施
D.平台
5.五层云栈模式，第五层为______。
A.固件/硬件层
B.云基本资源层
C.云应用程序层
D.云软件环境层
6.大数据是_____的应用。
A.人工智能
B.云计算
C.物联网
D.互联网
7.hadoop______中第一阶段的输出可以作为下一阶段的输入。
A.应用场景
B.分布式计算
C.分阶段计算
D.高效处理
8. .hadoop______中将海量数据分割于多个节点，由每个节点并行计算，将得到的结果归并到输出。
A.应用场景
B.分布式计算
C.分阶段计算
D.高效处理
9.下列选项中不是hadoop特点的是_____。
A.可靠性
B.扩容能力
C.高效率
D.成本高
10.hadoop能可靠地存储和处理_____字节数据。
A.TB
B.PB
C.YB
D.ZB
11.hadoop集群可以用___种模式进行。
A.四
B.三
C.五
D.二
12.hadoop集群不可以在_____________进行。
A.联机模式
B.单机模式
C.虚拟分布模式
D.完全分布模式
13.________模式：hadoop安装时的默认模式，不对配置文件进行修改。
A.联机
B.单机
C.虚拟分布
D.完全分布
14.________模式：在一台机器上用软件模拟多节点集群。
A.联机
B.单机
C.虚拟分布
D.完全分布
15.________模式：Hadoop安装运行在多台主机上，构成一个真实的hadoop集群，在所有的节点上都安装JDK和hadoop，相互通过高速局域网连接。
A.联机
B.单机
C.虚拟分布
D.完全分布
16.完全分布式，各节点之间设置________，将各个从节点生成的公钥添加到主节点的信任列表。
A.SSH
B.JDK
C.hadoop
D.HDFS
17.完全分布式，不需要修改的配置文件为_______。
A.core-site.xml
B.hdfs-site.xml
C.hadoop-env.sh
D.mapred-site.xml
18.HDFS架构中有两个_________。
A.DataNodes
B. JobTracke
https://www.360docs.net/doc/965848951.html,Node
D.SecondayNameNode
19.下列不是hadoop核心组件的是________。
A.JobTracker
B.TaskTracker
C.HDFS
D.Hbase
20._______存储Hadoop集群中所有存储节点上的文件，为海量提供存储。
A.JobTracker
B.TaskTracker
C.HDFS
D.HBase
第四章 HDFS文件系统
1.___________是指跨多台计算或服务器的文件或文件夹，数据存储在多台机器而不是单台机器上。
A.分布式存储
B.分页式存储
C.链式存储
D.顺序存储
2.下列关于hadoop系统架构叙述不正确的一项为________。
A.由一台Intel x86处理器的服务器或PC机组成。
B.部署在低成本Intel/linux硬件平台上。
C.通过高速局域网构成一个计算集群。
D.各个节点上运行Linux操作系统。
3.主节点程序__________。
https://www.360docs.net/doc/965848951.html,Node
B.DataNode
C.SecondaryNameNode
D.Jobtracker
4. 从节点程序__________。
https://www.360docs.net/doc/965848951.html,Node
B.DataNode
C.SecondaryNameNode
D.Jobtracker
5.HDFS结构不包括________。
A.Master体系结构
B.主从服务器
C.元数据服务器
D.存储服务器
6.HDFS分布式文件系统的特点为____________。
A.半透明性
B.低可用性
C.可扩展性
D.支持一个应用程序并发访问
7.HDFS中的block默认保存____份。
A.3
B.2
C.1
D.不确定
8.下列_______通常与NameNode在一个节点启动。
A.SecondaryNameNode
B.DataNode
C.TaskTracker
D.Jobtracker
9.HDFS每个文件被划分成______大小的多个block，属于同一个文件的blocks 分散存储在不同DataNode上。
A.32MB
B.64MB
C.128MB
D.无法确定
10.下面哪个程序负责HDFS 数据存储？（）
https://www.360docs.net/doc/965848951.html,Node
B.JobTracker
C.DataNode
D.SecondaryNameNode
E.tasktracker
https://www.360docs.net/doc/965848951.html,Node是HDFS系统中的管理局节点，它管理文件系统的命名空间，记录每个文件数据块在DataNode上的位置和副本信息、协调客户端对文件的访问、记录命名空间内的改动和空间本身属性的改动。
A.错误
B.正确
12.HDFS是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，具有高容错、高可靠行、高扩展性、高吞吐率等特征，适合的读写任务是________。
A.一次写入，少次读取
B.多次写入，少次读取
C.多次写入，多次读取
D.一次写入，多次读取
13.关于HDFS的文件写入，正确的是_________。
A.支持多用户对同一文件的写操作
B.用户可以在文件任意位置进行修改
C.默认将文件复制成三份存放
D.复制的文件块默认存在同一机架上
14.Client在HDFS上进行文件写入时，namenode根据文件大小和配置情况，返回部分datanode信息，谁负责将文件划分为多个Block，根据DataNode的地址信息，按顺序写入到每一个DataNode块
A.Client
https://www.360docs.net/doc/965848951.html,node
C.Datanode
D.Secondary namenode
15.HDFS无法高效存储大量小文件，想让它能处理好小文件，比较可行的改进策略不包括
A．利用SequenceFile、MapFile、Har等方式归档小文件
B．多Master设计
C． Block大小适当调小
D．调大namenode内存或将文件系统元数据存到硬盘里
16. 在HDFS的数据读取过程中，客服端首先调用________的实例的open()方法打开一个文件。
A.DistributedFileSystem
B.FileSystem
C.FSDataOutputSystem
D.OutputSystem
17.在HDFS的数据读取过程中，DistributedFileSystem获取这些信息后，生成一个__________对象实例返回给客户端。
A.DistributedFileSystem
B.FSDataInputSystem
C.FSDataOutputSystem
D.InputSystem
18.在HDFS的数据读取过程中，客户端读取完所有数据块后，调用
___________的close()接口关闭这个文件。
A.DistributedFileSystem
B.FSDataInputSystem
C.FSDataOutputSystem
D.InputSystem
19.在HDFS的数据写入过程中，客服端首先调用________的实例的create()方法打开一个文件。
A.DistributedFileSystem
B.FileSystem
C.FSDataOutputSystem
D.OutputSystem
20. 在HDFS的数据写入过程中，客户端写完所有数据块后，调用___________的close()方法结束这次文件写入操作。
A.DistributedFileSystem
B.FSDataInputSystem
C.FSDataOutputSystem
D.InputSystem
21.HDFS的错误检测不包括_________。
https://www.360docs.net/doc/965848951.html,Node检测
B.DataNode检测
C.数据错误检测
D.冗余检测
第五章 MapReduce原理与编程
1.MapReduce应用于__________的数据处理。
A.小规模
B.中小规模
C.大规模
D.超大规模
2.MapReduce能处理的海量数据大于______。
A.1TB
B.10GB
C.10TB
D.1PB
3.下列关于MapReduce说法不正确的是________。
A.MapReduce是一种计算框架
B.MapReduce的核心思想是“分而治之”
C.MapReduce是一个串行的编程模型
D.MapReduce来源于Google的学术论文
4.下列关于MapReduce的特性叙述正确的一项是_________。
A.自动实现分布式串行计算
B.自动实现分页式并行计算
C.容错，提供状态监控工具
D.不容错，提供状态监控工具
5.在分布式并行计算体系中，________采用一个指令流处理单个数据流。
A.SISD
B.SIMD
C.MISD
D.MIMD
6. 在分布式并行计算体系中，________采用多个指令流同时处理多个数据流。
A.SISD
B.SIMD
C.MISD
D.MIMD
7.关于集群的特点下列叙述正确的一项是_________。
A.系统吞吐量小
B.可靠性高
C.扩展性弱
D.性价比低
8.下列关于MapReduce的基本思想叙述不正确的一项是_________。
A.对相互间具有计算机以来关系的大数据进行分而治之。
B.用Map和Reduce两个函数提供了高层并行编程抽象模型。
C.提供了同一框架
D.为程序员隐藏系统细节
9.下列关于MPI叙述不正确的一项是________。
A.MPI是一个信息传递应用程序的接口
B.MPI程序经常在共享内存的机器上使用
C.MPI并行计算增加高层并行编程模型
D.MPI缺少统一的计算框架支持
10.下列关于MapReduce计算原理叙述不正确的一项是________。
A.将大数据集划分为小数据集，小数据集划分为更小数据集
B.将最终划分的小数据分发布到集群节点上
C.以串行的方式完成计算处理
D.将计算结果递归融汇，得到最后的结果
11.下列关于Map/Reduce并行计算模型叙述正确的一项为________。
A.Map/Reduce把待处理的数据集分割成许多大的数据块
B.大数据块经Map()函数并行处理后输出新的中间结果
C.reduce()函数把多任务处理后的中间结果进行汇总
D.reduce阶段的作用接受来自输出列表的迭代器
12.在MapReduce计算架构中，_________组件属于hadoop的软件模块。
A.Client
B.JobTracker
C.TaskTracker
D.Task
13. 在MapReduce计算架构中，_________组件运行在NameNode节点上，提供集群资源的分配和工作调度管理。
A.Client
B.JobTracker
C.TaskTracker
D.Task
14. 在MapReduce计算架构中，_________组件运行在DataNode上，具体管理本节点计算任务的执行。
A.Client
B.JobTracker
C.TaskTracker
D.Task
15.下列关于JobTracker叙述不正确的一项为_________。
A.MapReduce框架的使用者
B.协调MapReduce作业
C.分配任务
D.监控任务
16.下列关于Map/Reduce计算流程叙述不正确的一项为_________。
A.Mapper读取分派给它的输出Split，并生成相应的本地缓存。
B.Mapper执行计算处理任务，将中间结果输出保存在本地缓存。
C.Application Master调度Reducer读取Mapper的中间输出文件，执行Reduce 任务。
D. Reducer将最后结果写入输出文件保存到HDFS。
17.MapReduce流程有______各阶段。
A.三
B.二
C.四
D.五
18.在MapReduce中，________阶段，Mapper执行map task，将输出结果写入中间文件。
A.Shuffle
B.Map
C.Reduce
D.Sort
19. 在MapReduce中，________阶段，把Mapper的输出数据归并整理后分发给Reducer处理。
A.Shuffle
B.Map
C.Reduce
D.Sort
20. 在MapReduce中，________阶段，Reducer执行reduce task，将最后结果写入HDFS。
A.Shuffle
B.Map
C.Reduce
D.Sort
第六章 HBASE数据库
1. HBase依靠______存储底层数据。
A. HDFS
B. Hadoop
C. Memory
D. MapReduce
2. HBase依赖______提供强大的计算能力。
A. Zookeeper
B. Chubby
C. RPC
D. MapReduce
3. HBase依赖______提供消息通信机制
A. Zookeeper
B. Chubby
C. RPC
D. Socket
3.下列选项中，关于HBase特性描述不正确的一项是______。
A.高可靠性
B.高性能
C.面向行
D.可伸缩
4.HBase架构的四大组件中，_______包含访问HBase的接口。
A. Zookeeper
B.Master
C. Region Server
D. Client
5. HBase架构的四大组件中，_______HBase具体对外提供服务的进程。
A. Zookeeper
B.Master
C. Region Server
D. Client
6. HBase架构的四大组件中，_______分布式协调服务器。
A. Zookeeper
B.Master
C. Region Server
D. Client
7. HBase架构的四大组件中，_______HBase集群的主控服务器。
A. Zookeeper
B.Master
C. Region Server
D. Client
9.下列关于HBase系统分层架构叙述不正确的一项为_______。
A.HDFS提供了HBase的顶层物理存储结构
B. Hadoop平台提供了存储基础结构：Hadoop集群及系统软件
C.客户端：提供了数据库访问接口
D. Region Server：管理多个regions并提供数据访问服务
10. HFile数据格式中的KeyValue数据格式中Value部分是（）。
A.拥有复杂结构的字符串
B.字符串
C.二进制数据
D.压缩数据
11.下列关于split叙述正确的一项是________。
A.当单个StoreFile大小小于一定的阙值后触发
B.把当前的Region分裂成2个子Region
C.子Region会被Master分配到不同的Region Server上
D.是HBase提供的超载机制
12.HBase数据模型以_______的形式存储数据。
A.表
B.视图
C.数组
D.记录
13.下列不属于HBase基本元素的一项是________。
A.表
B.记录
C.行键
D.单元格
14.下列关于HBase数据模型叙述不正确的一项是_______。
A.表有单元格组成
B.一个表可以包含若干个列族
C.一个列族内可用列限定符来标志不同的列
D.存于表中单元的数据尚需打上时间戳
15.在HBase数据模型中，不可以作为行键的是________。
A.字符串
B.整数
C.二进制串
D.并行化的结构
16.下列关于数据模型中行的叙述不正确的一项为_______。
A.表按照行键“逐字节排序”顺序对行进行有序化的处理
B.表内数据非常“紧密”
C.不用行的列的数目完全可以大不相同
D.可以只对一行上“锁”
17.在HBase数据模型中，列必须用______来定义。
A.键
B.族
C.单元格
D.时间戳
18.在HBase物理存储结构中，table表中的所有行都按照_______的字典序排序。
A.ASCII
B.key
C.row key
D.key row
19.在HBase物理存储结构中，region按大小分割的，每个表一开始有
________region。
A.一个
B.两个
C.三个
D.不确定
20.________是HBase中分布式存储和负载均衡的最小单位。
A.HRegion
B.Store
C.MemStore
D.StoreFile
21.客户端从Zookeeper获取Region的存储位置信息后，直接在_______上读写数据。
A.Zookeeper
B.HMaster
C.Region Server
D.HLog
22.将数据更新写入_______，只有其写入完成后，commit()才返回给客户端。
A.Zookeeper
B.HMaster
C.Region Server
D.HLog
第七章 Hive数据仓库
1.Hive可以将结构化的数据文件映射成_______，并提供完整的SQL查询功能。
A.数据库表
B.表单
C.视图
D.二维表
2.关于Hive与Pig的比较正确的一项为________。
A.Pig更适合于数据呈现的工作
B.Pig能对中小规模的数据进行迭代处理
C.Hive更适合做数据准备阶段的工作
D.Hive会按照用户所需要的形式呈现
3.Hive包括_____中连接模式。
A.二
B.四
C.三
D.五
4._______模式，只适合于Hive简单试用及单元测试。
A.单用户模式
B.多用户模式
C.多用户远程模式
D.单用户远程模式
5._______模式，多个Hive用户通过网络连接到数据库。
A.单用户模式
B.多用户模式
C.多用户远程模式
D.单用户远程模式
6. _______模式，用于非Java客户端访问元数据库，在服务器端启动一个MetaStoreServer，客户端利用Thrift协议通过MetaStoreServer访问元数据库。
A.单用户模式
B.多用户模式
C.多用户远程模式
D.单用户远程模式
第八章流计算系统
1.1988年通信领域的美国学者Monika R. Henziger 将流数据定义为“只能以事先规定好的顺序被读取一次的数据的一个序列”。( )
A.正确
B.错误
2.MapReduce批处理模型是先将数据存储于文件系统或数据库，然后对存储系统中的静态数据进行处理运算，这一步骤并不是实时在线的，因此又被称为离线批处理模式。( )
A.正确
B.错误
3.流计算是在数据到达之后即进行计算处理。
A.正确
B.错误
4.在流计算系统模型中，分布式系统常用____________来表征计算流程或计算模型。
A.无项循环图
B.有向循环图
C.无向非循环图
D.有向非循环图
5.在流计算的处理模式中Native Stream Processing System基于数据读入顺序逐条进行处理，每一条数据达到即可得到及时处理。
A.正确
B.错误
6.对Client/Server系统而言，_______的吞吐率是指服务器在单位时间内对所有的客户端完成的任务数。
A.服务器端
B.客户端
C.系统端
D.管理员端
7. 对Client/Server系统而言，_______的吞吐率是指对单个客户而言服务器在单位时间内完成的该客户提交的任务数目。
A.服务器端
B.客户端
C.系统端
D.管理员端
8.关于Storm流计算叙述不正确的一项为________。
A.Storm是一种Native Stream Processing System，即对流数据的处理是基于每条数据进行
B.Storm其并行计算是基于有Spout和Bolt组成的有向拓扑图ToPology来实现
C. Topology：定义了串行计算的逻辑模型（或者称抽象模型），也即从功能和架构的角度设计了计算的步骤和流程。
D.Topology里的Spout和Bolt的功能是靠worker节点上的Task来实现
9.下列不是Storm流计算的特点的是_______。
A.分布式
B.实时性
C.复杂性
D.容错性10．Storm的计算机体系采用了主从(Master/Slave)架构。
A.正确
B.错误
11.在Storm的软件架构中，______运行在主节点上，是整个流计算集群的控制核心，总体负责topology的提交、运行状态监控、负载均衡及任务重新分配等。
A. 主控程序Nimbus
B. 集群调度器Zookeeper
C. 工作节点控制程序 Supervisor
D. 工作进程 Worker
12. 在Storm的软件架构中，______由Hadoop平台提供，是整个集群状态同步协调的核心组件。
A. 主控程序Nimbus
B. 集群调度器Zookeeper
C. 工作节点控制程序 Supervisor
D. 工作进程 Worker
13. 在Storm的软件架构中，______运行在工作节点（称为node）上的控制程序，监听本地机器的状态，接受Nimbus指令管理本地的Worker进程。
A. 主控程序Nimbus
B. 集群调度器Zookeeper
C. 工作节点控制程序 Supervisor
D. 工作进程 Worker
14. 在Storm的软件架构中，______运行在node上的进程。
A. 计算任务 Task
B. 集群调度器Zookeeper
C. 执行进程 Executor工作节点控制程序 Supervisor
D. 工作进程 Worker
15.下列选项中不是Storm容错机制层面的是_______。
A.任务
B.组件
C.对象
D.节点
第九章大数据计算体系与数据整合
1.大数据计算体系结构有_____个基本层次。
A.二
B.四
C.三
D.五
2.下列选项中不是大数据计算体系的基本层次的一项为______。
A.数据应用系统
B.数据开发系统
C.数据处理系统
D.数据存储系统
3.下列关于数据存储系统叙述不正确的一项为_____。
A.数据采集层
B.数据清洗、抽取与建模
C.数据仓库与数据服务
D.无统一数据接口
4.____________包括针对不同类型的计算机模型，提供各种开发工具包和运行环境的计算平台。
A.数据应用系统
B.数据开发系统
C.数据处理系统
基于Hadoop的研究及性能分析
基于Hadoop的研究及性能分析 摘要 在大数据到来的今天，本文首先介绍了Hadoop及其核心技术MapReduce的工作原理。详细讨论了Hadoop推测执行算法和SALS 推测执行算法并对它们的性能进行分析。最后，分析了MapReduce 框架的通用二路连接算法 RSJ。为了提高性能，提出了一种基于DistributedCache 的改进算法，通过减少 mapper 输出的数据来达到优化的目的。 关键字：Hadoop MapReduce 性能算法
Abstract:In the era of big data, this paper introduces Hadoop, MapReduce and its core technology works.I have discussed the Hadoop speculative execution algorithms and SALS speculative execution algorithm and analyzed their performance.Finally, I analyzed the Common Road Join Algorithm in MapReduce framework.To improve performance, I propose an improved algorithm based DistributedCache by reducing the mapper output data to achieve optimization purposes. Key words:Hadoop; MapReduce; Performance;Algorithm
(完整版)hadoop常见笔试题答案
Hadoop测试题 一．填空题，1分（41空），2分（42空）共125分 1.(每空1分) datanode 负责HDFS数据存储。 2.(每空1分)HDFS中的block默认保存 3 份。 3.(每空1分)ResourceManager 程序通常与NameNode 在一个节点启动。 4.(每空1分)hadoop运行的模式有：单机模式、伪分布模式、完全分布式。 5.(每空1分)Hadoop集群搭建中常用的4个配置文件为：core-site.xml 、hdfs-site.xml 、mapred-site.xml 、yarn-site.xml 。 6.(每空2分)HDFS将要存储的大文件进行分割，分割后存放在既定的存储块 中，并通过预先设定的优化处理，模式对存储的数据进行预处理，从而解决了大文件储存与计算的需求。 7.(每空2分)一个HDFS集群包括两大部分，即namenode 与datanode 。一般来说，一 个集群中会有一个namenode 和多个datanode 共同工作。 8.(每空2分) namenode 是集群的主服务器，主要是用于对HDFS中所有的文件及内容 数据进行维护，并不断读取记录集群中datanode 主机情况与工作状态，并通过读取与写入镜像日志文件的方式进行存储。 9.(每空2分) datanode 在HDFS集群中担任任务具体执行角色，是集群的工作节点。文 件被分成若干个相同大小的数据块，分别存储在若干个datanode 上，datanode 会定期向集群内namenode 发送自己的运行状态与存储内容，并根据namnode 发送的指令进行工作。 10.(每空2分) namenode 负责接受客户端发送过来的信息，然后将文件存储位置信息发 送给client ，由client 直接与datanode 进行联系，从而进行部分文件的运算与操作。 11.(每空1分) block 是HDFS的基本存储单元，默认大小是128M 。 12.(每空1分)HDFS还可以对已经存储的Block进行多副本备份，将每个Block至少复制到 3 个相互独立的硬件上，这样可以快速恢复损坏的数据。 13.(每空2分)当客户端的读取操作发生错误的时候，客户端会向namenode 报告错误，并 请求namenode 排除错误的datanode 后，重新根据距离排序，从而获得一个新的的读取路径。如果所有的datanode 都报告读取失败，那么整个任务就读取失败。14.(每空2分)对于写出操作过程中出现的问题，FSDataOutputStream 并不会立即关闭。 客户端向Namenode报告错误信息，并直接向提供备份的datanode 中写入数据。备份datanode 被升级为首选datanode ，并在其余2个datanode 中备份复制数据。 NameNode对错误的DataNode进行标记以便后续对其进行处理。 15.(每空1分)格式化HDFS系统的命令为：hdfs namenode –format 。 16.(每空1分)启动hdfs的shell脚本为：start-dfs.sh 。 17.(每空1分)启动yarn的shell脚本为：start-yarn.sh 。 18.(每空1分)停止hdfs的shell脚本为：stop-dfs.sh 。 19.(每空1分)hadoop创建多级目录（如：/a/b/c）的命令为：hadoop fs –mkdir –p /a/b/c 。 20.(每空1分)hadoop显示根目录命令为：hadoop fs –lsr 。 21.(每空1分)hadoop包含的四大模块分别是：Hadoop common 、HDFS 、
hadoop学习课程介绍
云凡教育Hadoop网络培训第二期 开课时间：2014年1月20日 授课方式:YY在线教育+课程视频+资料、笔记+辅导+推荐就业 YY教育平台：20483828 课程咨询：1441562932 大胃 云凡教育Hadoop交流群：306770165 费用： 第二期优惠特价：999元； 授课对象： 对大数据领域有求知欲，想成为其中一员的人员 想深入学习hadoop，而不只是只闻其名的人员 基础技能要求: 具有linux操作一般知识（因为hadoop在linux下跑） 有Java基础(因为hadoop是java写的并且编程也要用java语言) 课程特色 1，以企业实际应用为向导，进行知识点的深入浅出讲解； 2，从零起步，循序渐进，剖析每一个知识； 3，萃取出实际开发中最常用、最实用的内容并以深入浅出的方式把难点化于无形之中 学习安排： Hadoop的起源与生态系统介绍(了解什么是大数据；Google的三篇论文；围绕Hadoop形成的一系列的生态系统；各个子项目简要介绍)
1_Linux系统环境搭建和基本命令使用 针对很多同学对linux命令不熟悉，在课程的学习中，由于命令不熟悉导致很多错误产生，所以特意增加一节linux基础课程，讲解一些常用的命令，对接下来的学习中做好入门准备； 02_Hadoop本地（单机）模式和伪分布式模式安装 本节是最基本的课程，属于入门级别，主要对Hadoop 介绍，集中安装模式，如何在linux上面单机（本地）和伪分布模式安装Hadoop，对HDFS 和MapReduce进行测试和初步认识。 03_HDFS的体系结构、Shell操作、Java API使用和应用案例 本节是对hadoop核心之一——HDFS的讲解。HDFS是所有hadoop操作的基础，属于基本的内容。对本节内容的理解直接影响以后所有课程的学习。在本节学习中，我们会讲述hdfs的体系结构，以及使用shell、java不同方式对hdfs 的操作。在工作中，这两种方式都非常常用。学会了本节内容，就可以自己开发网盘应用了。在本节学习中，我们不仅对理论和操作进行讲解，也会讲解hdfs 的源代码，方便部分学员以后对hadoop源码进行修改。 04_MapReduce入门、框架原理、深入学习和相关MR面试题 本节开始对hadoop核心之一——mapreduce的讲解。mapreduce是hadoop 的核心，是以后各种框架运行的基础，这是必须掌握的。在本次讲解中，掌握mapreduce执行的详细过程，以单词计数为例，讲解mapreduce的详细执行过程。还讲解hadoop的序列化机制和数据类型，并使用自定义类型实现电信日志信息的统计。最后，还要讲解hadoop的RPC机制，这是hadoop运行的基础，通过该节学习，我们就可以明白hadoop是怎么明白的了，就不必糊涂了，本节内容特别重要。 05_Hadoop集群安装管理、NameNode安全模式和Hadoop 1.x串讲复习 hadoop就业主要是两个方向：hadoop工程师和hadoop集群管理员。我们课程主要培养工程师。本节内容是面向集群管理员的，主要讲述集群管理的知
Hadoop大数据平台架构与实践--基础篇
Hadoop大数据平台架构与实践--基础篇 大数据时代已经到来，越来越多的行业面临着大量数据需要存储以及分析的挑战。Hadoop，作为一个开源的分布式并行处理平台，以其高扩展、高效率、高可靠等优点，得到越来越广泛的应用。 本课旨在培养理解Hadoop的架构设计以及掌握Hadoop的运用能力。 导师简介 Kit_Ren，博士，某高校副教授，实战经验丰富，曾担任过大型互联网公司的技术顾问，目前与几位志同道合的好友共同创业，开发大数据平台。 课程须知 本课程需要童鞋们提前掌握Linux的操作以及Java开发的相关知识。对相关内容不熟悉的童鞋，可以先去《Linux达人养成计划Ⅰ》以及《Java入门第一季》进行修炼～～ 你能学到什么？ 1、Google的大数据技术 2、Hadoop的架构设计 3、Hadoop的使用 4、Hadoop的配置与管理 大纲一览 第1章初识Hadoop 本章讲述课程大纲，授课内容，授课目标、预备知识等等，介绍Hadoop的前世今生，功能与优势 第2章 Hadoop安装 本章通过案例的方式，介绍Hadoop的安装过程，以及如何管理和配置Hadoop 第3章 Hadoop的核心-HDFS简介 本章重点讲解Hadoop的组成部分HDFS的体系结构、读写流程，系统特点和HDFS
的使用。 第4章 Hadoop的核心-MapReduce原理与实现 本章介绍MapReduce的原理，MapReduce的运行流程，最后介绍一个经典的示例WordCount 第5章开发Hadoop应用程序 本章介绍在Hadoop下开发应用程序，涉及多个典型应用，包括数据去重，数据排序和字符串查找。 课程地址：https://www.360docs.net/doc/965848951.html,/view/391
hadoop实验报告
基于hadoop的大规模文本处理技术实验专业班级：软件1102 学生姓名：张国宇 学号： Setup Hadoop on Ubuntu 11.04 64-bit 提示：前面的putty软件安装省略；直接进入JDK的安装。 1. Install Sun JDK<安装JDK> 由于Sun JDK在ubuntu的软件中心中无法找到，我们必须使用外部的PPA。打开终端并且运行以下命令： sudo add-apt-repository ppa:ferramroberto/java sudo apt-get update sudo apt-get install sun-java6-bin sudo apt-get install sun-java6-jdk Add JAVA_HOME variable<配置环境变量>: 先输入粘贴下面文字： sudo vi /etc/environment 再将下面的文字输入进去：按i键添加，esc键退出，X保存退出；如下图： export JAVA_HOME="/usr/lib/jvm/java-6-sun-1.6.0.26" Test the success of installation in Terminal<在终端测试安装是否成功>: sudo . /etc/environment
java –version 2. Check SSH Setting<检查ssh的设置> ssh localhost 如果出现“connection refused”，你最好重新安装 ssh（如下命令可以安装）： sudo apt-get install openssh-server openssh-client 如果你没有通行证ssh到主机，执行下面的命令： ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys 3. Setup Hadoop<安装hadoop> 安装 apache2 sudo apt-get install apache2 下载hadoop： 1.0.4 解压hadoop所下载的文件包： tar xvfz hadoop-1.0.4.tar.gz 下载最近的一个稳定版本，解压。编辑/ hadoop-env.sh定义java_home “use/library/java-6-sun-1.6.0.26”作为hadoop的根目录： Sudo vi conf/hadoop-env.sh 将以下内容加到文件最后： # The java implementation to use. Required. export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-sun-1.6.0.26
Hadoop大数据平台介绍
Hadoop是什么 Apache Hadoop is an open source software framework for storage and large scale processing of data-sets on clusters of commodity hardware
Hadoop名字的由来 Hadoop was created by Doug Cutting and Mike Cafarella in 2005 Named the project after son's toy elephant
从移动数据到移动算法
Hadoop的核心设计理念?可扩展性 ?可靠性
相对于传统的BI 架构转变 数据仓库电子表格 视觉化工 具 数据挖掘集成开发工具 数据集市 企业应用工具 传统文件日志社交& 网络遗留系 统结构化 非结构化 音视频数据应用非关系型数据库内存数据库NO SQL 应用 Nod e Nod e Nod e Hadoop * Web Apps MashUps 导出/导入INSIGHTS 消费Create Map 存储/计算实时数据处理通道（Spark,Storm)数据交换平台数据存储计算平台数据访问 层Kafka Flume Goldengat e Shareplex ..传感器传感器
hadoop 的适用场景 小数据+ 小计算量OLTP 业务系统：ERP/CRM/EDA 大数据+ 小计算量如全文检索，传统的ETL 小数据+大计算量D a t a Compute 数据 计算 实时性
Hadoop云计算实验报告
Hadoop云计算实验报告
Hadoop云计算实验报告 1实验目的 在虚拟机Ubuntu上安装Hadoop单机模式和集群； 编写一个用Hadoop处理数据的程序，在单机和集群上运行程序。 2实验环境 虚拟机：VMware 9 操作系统：ubuntu-12.04-server-x64（服务器版），ubuntu-14.10-desktop-amd64（桌面版）Hadoop版本：hadoop 1.2.1 Jdk版本：jdk-7u80-linux-x64 Eclipse版本：eclipse-jee-luna-SR2-linux-gtk-x86_64 Hadoop集群：一台namenode主机master，一台datanode主机salve， master主机IP为10.5.110.223，slave主机IP为10.5.110.207。 3实验设计说明 3.1主要设计思路 在ubuntu操作系统下，安装必要软件和环境搭建，使用eclipse编写程序代码。实现大数据的统计。本次实验是统计软件代理系统操作人员处理的信息量，即每个操作人员出现的次数。程序设计完成后，在集成环境下运行该程序并查看结果。 3.2算法设计 该算法首先将输入文件都包含进来，然后交由map程序处理，map程序将输入读入后切出其中的用户名，并标记它的数目为1，形成
hadoop练习题--带答案
Hadoop 练习题姓名：分数： 单项选择题 1.下面哪个程序负责HDFS数据存储。 a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode √ d)secondaryNameNode e)tasktracker 2.HDfS中的block默认保存几份？ a)3份√ b)2份 c)1份 d)不确定 3.下列哪个程序通常与NameNode在一个节点启动？ a)SecondaryNameNode b)DataNode c)TaskTracker d)Jobtracker√ 4.Hadoop作者 a)Martin Fowler b)Kent Beck c)Doug cutting√ 5.HDFS默认Block Size a)32MB b)64MB√ c)128MB 6.下列哪项通常是集群的最主要的性能瓶颈 a)CPU b)网络 c)磁盘√ d)内存
7.关于SecondaryNameNode哪项是正确的？ a)它是NameNode的热备 b)它对内存没有要求 c)它的目的是帮助NameNode合并编辑日志，减少NameNode启动时间√ d)SecondaryNameNode应与NameNode部署到一个节点 8.一个gzip文件大小75MB，客户端设置Block大小为64MB，请我其占用几个Block？ a) 1 b)2√ c) 3 d) 4 9.HDFS有一个gzip文件大小75MB，客户端设置Block大小为64MB。当运行mapreduce 任务读取该文件时input split大小为？ a)64MB b)75MB√ c)一个map读取64MB，另外一个map读取11MB 10.HDFS有一个LZO（with index）文件大小75MB，客户端设置Block大小为64MB。当运 行mapreduce任务读取该文件时input split大小为？ a)64MB b)75MB c)一个map读取64MB，另外一个map读取11MB√ 多选题： 11.下列哪项可以作为集群的管理工具 a)Puppet√ b)Pdsh√ c)Cloudera Manager√ d)Rsync + ssh + scp√ 12.配置机架感知的下面哪项正确 a)如果一个机架出问题，不会影响数据读写√ b)写入数据的时候会写到不同机架的DataNode中√ c)MapReduce会根据机架获取离自己比较近的网络数据√ 13.Client端上传文件的时候下列哪项正确 a)数据经过NameNode传递给DataNode b)Client端将文件以Block为单位，管道方式依次传到DataNode√ c)Client只上传数据到一台DataNode，然后由NameNode负责Block复制工作 d)当某个DataNode失败，客户端会继续传给其它DataNode √
Hadoop快速入门
?项目 ?维基 ?Hadoop 0.18文档 Last Published: 07/01/2009 00:38:20 文档 概述 快速入门 集群搭建 HDFS构架设计 HDFS使用指南 HDFS权限指南 HDFS配额管理指南 命令手册 FS Shell使用指南 DistCp使用指南 Map-Reduce教程 Hadoop本地库 Streaming Hadoop Archives Hadoop On Demand API参考 API Changes 维基 常见问题 邮件列表 发行说明 变更日志 PDF Hadoop快速入门 ?目的 ?先决条件 o支持平台 o所需软件 o安装软件 ?下载 ?运行Hadoop集群的准备工作 ?单机模式的操作方法 ?伪分布式模式的操作方法
o配置 o免密码ssh设置 o执行 ?完全分布式模式的操作方法 目的 这篇文档的目的是帮助你快速完成单机上的Hadoop安装与使用以便你对Hadoop 分布式文件系统(HDFS)和Map-Reduce框架有所体会，比如在HDFS上运行示例程序或简单作业等。 先决条件 支持平台 ?GNU/Linux是产品开发和运行的平台。 Hadoop已在有2000个节点的GNU/Linux主机组成的集群系统上得到验证。 ?Win32平台是作为开发平台支持的。由于分布式操作尚未在Win32平台上充分测试，所以还不作为一个生产平台被支持。 所需软件 Linux和Windows所需软件包括: 1.Java TM1.5.x，必须安装，建议选择Sun公司发行的Java版本。 2.ssh必须安装并且保证sshd一直运行，以便用Hadoop 脚本管理远端 Hadoop守护进程。 Windows下的附加软件需求 1.Cygwin - 提供上述软件之外的shell支持。 安装软件 如果你的集群尚未安装所需软件，你得首先安装它们。 以Ubuntu Linux为例: $ sudo apt-get install ssh $ sudo apt-get install rsync
Hadoop大数据平台-测试报告及成功案例
Hadoop大数据平台测试报告及成功案例
目录 1技术规范书应答书 ................................. 错误！未定义书签。2技术方案建议 ......................................... 错误！未定义书签。3测试及验收 ............................................. 错误！未定义书签。4项目实施与管理 ..................................... 错误！未定义书签。5人员资质与管理 ..................................... 错误！未定义书签。6技术支持及保修 ..................................... 错误！未定义书签。7附录 ......................................................... 错误！未定义书签。
1.1 大数据平台测试报告 1.1.1某银行Cloudera CDH 性能测试测试 某银行现有HODS在支撑行内业务方面已经遇到瓶颈。希望通过搭建基于Hadoop 的历史数据平台(新HODS)，以提升平台运行效率及数据覆盖面，支撑未来大数据应用，满足未来业务发展需求。本次POC测试的主要目的是验证Hadoop商业发行版(EDH) 是否可以满足某银行HODS应用特点，主要考察点包括： ?验证产品本身的易用性、可扩展性，主要涉及集群的部署、运维、监控、升级等； ?验证产品对安全性的支持，包括认证、授权、审计三大方面； ?验证产品对资源分配的控制与调度； ?验证Hadoop基本功能，包括可靠性、稳定性、故障恢复等； ?验证Hadoop子系统(包括HDFS、HBase、Hive、Impala等) 的性能、使用模式、设计思想、迁移代价等。 1.1.1.1基础设施描述 1.1.1.1.1硬件配置 硬件配置分为两类：管理节点(master node) 与计算节点(worker node)。 管理节点配置(2) CPU Intel? Xeon? E5-2650 v3 2.3GHz,25M Cache,9.60GT/s QPI,Turbo,HT,10C/20T (105W) Max Mem 2133MHz (40 vcore) 内存16GB RDIMM, 2133MT/s, Dual Rank, x4 Data Width (128GB) 网络Intel X520 DP 10Gb DA/SFP+ Server Adapter, with SR Optics
Hadoop 100道面试题及答案解析
3.6 误） 3.7Hadoop支持数据的随机读写。（错） (8) NameNode负责管理metadata，client端每次读写请求，它都会从磁盘中3.8 读取或则会写入metadata信息并反馈client端。（错误） (8) NameNode本地磁盘保存了Block的位置信息。（个人认为正确，欢迎提出其它意见） (9) 3.9 3.10 3.11DataNode通过长连接与NameNode保持通信。（有分歧） (9) Hadoop自身具有严格的权限管理和安全措施保障集群正常运行。（错误）9 3.12 3.13 3.14Slave节点要存储数据，所以它的磁盘越大越好。（错误） (9) hadoop dfsadmin–report命令用于检测HDFS损坏块。（错误） (9) Hadoop默认调度器策略为FIFO（正确） (9) 100道常见Hadoop面试题及答案解析 目录 1单选题 (5) 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7下面哪个程序负责HDFS数据存储。 (5) HDfS中的block默认保存几份？ (5) 下列哪个程序通常与NameNode在一个节点启动？ (5) Hadoop作者 (6) HDFS默认Block Size (6) 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈： (6) 关于SecondaryNameNode哪项是正确的？ (6) 2 3多选题 (7) 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 下列哪项可以作为集群的管理？ (7) 配置机架感知的下面哪项正确： (7) Client端上传文件的时候下列哪项正确？ (7) 下列哪个是Hadoop运行的模式： (7) Cloudera提供哪几种安装CDH的方法？ (7) 判断题 (8) 3.1 3.2 3.3 Ganglia不仅可以进行监控，也可以进行告警。（正确） (8) Block Size是不可以修改的。（错误） (8) Nagios不可以监控Hadoop集群，因为它不提供Hadoop支持。（错误） 8 3.4如果NameNode意外终止，SecondaryNameNode会接替它使集群继续工作。（错误） (8) 3.5Cloudera CDH是需要付费使用的。（错误） (8) Hadoop是Java开发的，所以MapReduce只支持Java语言编写。（错 8
hadoop入门学习资料大全
Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。简单地说来，Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。 Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性（fault-tolerent）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。 搜索了一些WatchStor存储论坛关于hadoop入门的一些资料分享给大家希望对大家有帮助 jackrabbit封装hadoop的设计与实现 https://www.360docs.net/doc/965848951.html,/thread-60444-1-1.html 用Hadoop进行分布式数据处理 https://www.360docs.net/doc/965848951.html,/thread-60447-1-1.html
Hadoop源代码eclipse编译教程 https://www.360docs.net/doc/965848951.html,/thread-60448-1-2.html Hadoop技术讲解 https://www.360docs.net/doc/965848951.html,/thread-60449-1-2.html Hadoop权威指南(原版) https://www.360docs.net/doc/965848951.html,/thread-60450-1-2.html Hadoop源代码分析完整版 https://www.360docs.net/doc/965848951.html,/thread-60451-1-2.html 基于Hadoop的Map_Reduce框架研究报告 https://www.360docs.net/doc/965848951.html,/thread-60452-1-2.html Hadoop任务调度 https://www.360docs.net/doc/965848951.html,/thread-60453-1-2.html Hadoop使用常见问题以及解决方法 https://www.360docs.net/doc/965848951.html,/thread-60454-1-2.html HBase：权威指南
(完整word版)hadoop安装教程
1、VMware安装 我们使用Vmware 14的版本，傻瓜式安装即可。（只要） 双击 如过 2.安装xshell 双击 3.安装镜像： 解压centos6.5-empty解压 双击打开CentOS6.5.vmx 如果打不开，在cmd窗口中输入：netsh winsock reset 然后重启电脑。 进入登录界面，点击other 用户名：root 密码：root 然后右键open in terminal 输入ifconfig 回车 查看ip地址
打开xshell
点击链接 如果有提示，则接受 输入用户名：root 输入密码：root 4.xshell连接虚拟机 打开虚拟机，通过ifconfig查看ip
5.安装jkd 1.解压Linux版本的JDK压缩包 mkdir：创建目录的命令 rm -rf 目录/文件删除目录命令 cd 目录进入指定目录 rz 可以上传本地文件到当前的linux目录中（也可以直接将安装包拖到xshell窗口） ls 可以查看当前目录中的所有文件 tar 解压压缩包（Tab键可以自动补齐文件名）
pwd 可以查看当前路径 文档编辑命令: vim 文件编辑命令 i:进入编辑状态 Esc（左上角）：退出编辑状态 :wq 保存并退出 :q! 不保存退出 mkdir /home/software #按习惯用户自己安装的软件存放到/home/software目录下 cd /home/software #进入刚刚创建的目录 rz 上传jdk tar包 #利用xshell的rz命令上传文件(如果rz命令不能用，先执行yum install lrzsz -y ，需要联网) tar -xvf jdk-7u51-linux-x64.tar.gz #解压压缩包 2.配置环境变量 1）vim /etc/profile 2）在尾行添加 #set java environment JAVA_HOME=/home/software/jdk1.8.0_65 JAVA_BIN=/home/software/jdk1.8.0_65/bin PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar export JAVA_HOME JAVA_BIN PATH CLASSPATH Esc 退出编辑状态 :wq #保存退出 注意JAVA_HOME要和自己系统中的jdk目录保持一致，如果是使用的rpm包安
hadoop常用算法例子解读
基本MapReduce模式计数与求和基本MapReduce模式计数与求和 问题陈述: 有许多文档，每个文档都有一些字段组成。需要计算出每个字段在所有文档中的出现次数或者这些字段的其他什么统计值。例如，给定一个log文件，其中的每条记录都包含一个响应时间，需要计算出平均响应时间。 解决方案: 让我们先从简单的例子入手。在下面的代码片段里，Mapper每遇到指定词就把频次记1，Reducer一个个遍历这些词的集合然后把他们的频次加和。 1.class Mapper 2. method Map(docid id, doc d) 3. for all term t in doc d do 4. Emit(term t, count 1) 5. 6.class Reducer 7. method Reduce(term t, counts [c1, c2,...]) 8. sum = 0 9. for all count c in [c1, c2,...] do 10. sum = sum + c 11. Emit(term t, count sum) 复制代码 这种方法的缺点显而易见，Mapper提交了太多无意义的计数。它完全可以通过先对每个文档中的词进行计数从而减少传递给Reducer的数据量: [size=14.166666030883789px] 1. 1 class Mapper 2. 2 method Map(docid id, doc d) 3. 3 H = new AssociativeArray 4. 4 for all term t in doc d do 5. 5 H{t} = H{t} + 1
基于Hadoop的大数据平台实施——整体架构设计
基于Hadoop的大数据平台实施——整体架构设计大数据的热度在持续的升温，继云计算之后大数据成为又一大众所追捧的新星。我们暂不去讨论大数据到底是否适用于您的公司或组织，至少在互联网上已经被吹嘘成无所不能的超级战舰。好像一夜之间我们就从互联网时代跳跃进了大数据时代!关于到底什么是大数据，说真的，到目前为止就和云计算一样，让我总觉得像是在看电影《云图》——云里雾里的感觉。或许那些正在向你推销大数据产品的公司会对您描绘一幅乌托邦似的美丽画面，但是您至少要保持清醒的头脑，认真仔细的慎问一下自己，我们公司真的需要大数据吗? 做为一家第三方支付公司，数据的确是公司最最重要的核心资产。由于公司成立不久，随着业务的迅速发展，交易数据呈几何级增加，随之而来的是系统的不堪重负。业务部门、领导、甚至是集团老总整天嚷嚷的要报表、要分析、要提升竞争力。而研发部门能做的唯一事情就是执行一条一条复杂到自己都难以想象的SQL语句，紧接着系统开始罢工，内存溢出，宕机........简直就是噩梦。OMG!please release me!!! 其实数据部门的压力可以说是常人难以想象的，为了把所有离散的数据汇总成有价值的报告，可能会需要几个星期的时间或是更长。这显然和业务部门要求的快速响应理念是格格不入的。俗话说，工欲善其事，必先利其器。我们也该鸟枪换炮了......。 网上有一大堆文章描述着大数据的种种好处，也有一大群人不厌其烦的说着自己对大数据的种种体验，不过我想问一句，到底有多少人多少组织真的在做大数据?实际的效果又如何?真的给公司带来价值了?是否可以将价值量化?关于这些问题，好像没看到有多少评论会涉及，可能是大数据太新了(其实底层的概念并非新事物，老酒装新瓶罢了)，以至于人们还沉浸在各种美妙的YY中。 做为一名严谨的技术人员，在经过短暂盲目的崇拜之后，应该快速的进入落地应用的研究中，这也是踩着“云彩”的架构师和骑着自行车的架构师的本质区别。说了一些牢骚话，
面试必过——50个最受欢迎的Hadoop面试问题
50个最受欢迎的Hadoop面试问题 您是否打算在大数据和数据分析领域找到工作？您是否担心破解Hadoop面试？ 我们整理了一份方便的Hadoop面试问题清单。您可能具有关于软件框架的丰富知识，但是在短短的15分钟面试环节中无法测试所有这些知识。因此，面试官会问您一些特定的大数据面试问题，他们认为这些问题易于判断您对主题的了解。 立即注册：Hadoop基础在线培训课程 Hadoop面试的前50名问答 当前，与大数据相关的工作正在增加。五分之一的大公司正在迁移到大数据分析，因此现在是时候开始申请该领域的工作了。因此，我们不需再拖延地介绍Hadoop面试的前50名问答，这将帮助您完成面试。 Hadoop基本面试问题 这些是您在大数据采访中必将面对的最常见和最受欢迎的大数据Hadoop采访问题。通过准备这些Hadoop面试问题，无疑会给您带来竞争优势。 首先，我们将重点关注人们在申请Hadoop相关工作时遇到的常见和基本的Hadoop 面试问题，无论其职位如何。
1. Hadoop框架中使用了哪些概念？ 答：Hadoop框架在两个核心概念上起作用： ?HDFS：Hadoop分布式文件系统的缩写，它是一个基于Java的文件系统，用于可扩展和可靠地存储大型数据集。HDFS本身在主从架构上工作，并以块 形式存储其所有数据。 ?MapReduce：这是用于处理和生成大型数据集的编程模型以及相关的实现。 Hadoop作业基本上分为两个不同的任务作业。映射作业将数据集分解为键 值对或元组。然后，reduce作业获取map作业的输出，并将数据元组合并 为较小的元组集。 2.什么是Hadoop？命名Hadoop应用程序的主要组件。 答：Hadoop是“大数据”问题的解决方案。Hadoop被描述为提供许多用于存储和处理大数据的工具和服务的框架。当难以使用传统方法进行决策时，它在大数据分析和制定有效的业务决策中也起着重要作用。 Hadoop提供了广泛的工具集，可以非常轻松地存储和处理数据。以下是Hadoop的所有主要组件：
Hadoop大数据开发基础教学进度表
学院 课程教学进度计划表（20 ～20 学年第二学期） 课程名称Hadoop大数据开发基础授课学时48 主讲（责任）教师 参与教学教师 授课班级/人数 专业（教研室） 填表时间 专业（教研室）主任 教务处编印 年月
一、课程教学目的 通过本课程的学习，使学生了解Hadoop集群的基本框架，Hadoop的基本理论，以及Hadoop的核心组件HDFS和MapReduce的原理和使用。为学生今后使用大数据技术挖掘、学习其他大数据技术奠定基础。同时，本课程将紧密结合实际，不仅通过大量的实践操作和练习提高学生的动手实践能力；而且会提供实际的案例，讲解实际项目的开发流程，通过案例讲解启发学生思维，并通过学生的实际操作来增强学生对于实际案例的思考以及实现，为学生毕业后能更快地适应工作环境创造条件。 二、教学方法及手段 本课程将采用理论与实践相结合的教学方法。在理论上，通过任务引入概念、原理和方法。在实践上，对于安装配置的内容，先有教师讲解与演练，再将安装教程发给学生，由学生自主完成；教学过程中的任务、实践操作、练习，可由教师提供简单思路，学生自主完成。 要求学生自己动手搭建Hadoop集群、分析实例，学习基本理论和方法，结合已有的知识，适当布置练习、实践题，组织一些讨论，充分调动学生的主观能动性，提高学生的动手实践能力，以达到本课程的教学目的。 三、课程考核方法 突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。课程考核的成绩构成= 平时作业（20%）+ 课堂参与（10%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、基本理论、程序设计、综合应用等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。
Hadoop大数据平台-建设要求及应答方案
Hadoop大数据平台建设要求及应答方案
目录 2技术规范书应答书 (2) 2.1业务功能需求 (4) 2.1.1系统管理架构 (4) 2.1.2数据管理 (12) 2.1.3数据管控 (26) 2.1.4数据分析与挖掘 (27) 2.2技术要求 (30) 2.2.1总体要求 (30) 2.2.2总体架构 (31) 2.2.3运行环境要求 (32) 2.2.4客户端要求 (35) 2.2.5数据要求 (36) 2.2.6集成要求 (36) 2.2.7运维要求 (37) 2.2.8性能要求 (49) 2.2.9扩展性要求 (50) 2.2.10可靠性和可用性要求 (52) 2.2.11开放性和兼容性要求 (57) 2.2.12安全性要求 (59)
1大数据平台技术规范要求 高度集成的Hadoop平台：一个整体的数据存储和计算平台，无缝集成了基于Hadoop 的大量生态工具，不同业务可以集中在一个平台内完成，而不需要在处理系统间移动数据；用廉价的PC服务器架构统一的存储平台，能存储PB级海量数据。并且数据种类可以是结构化，半结构化及非结构化数据。存储的技术有SQL及NoSQL，并且NoSQL能提供企业级的安全方案。CDH提供统一的资源调度平台，能够利用最新的资源调度平台YARN分配集群中CPU,内存等资源的调度，充分利用集群资源； 多样的数据分析平台–能够针对不用的业务类型提供不同的计算框架，比如针对批处理的MapReduce计算框架；针对交互式查询的Impala MPP查询引擎；针对内存及流计算的Spark框架；针对机器学习，数据挖掘等业务的训练测试模型；针对全文检索的Solr搜索引擎 项目中所涉及的软件包括： ?Hadoop软件（包括而不限于Hadoop核心） ?数据采集层：Apache Flume, Apache Sqoop ?平台管理：Zookeeper, YARN ?安全管理：Apache Sentry ?数据存储：HDFS, HBase, Parquet ?数据处理：MapReduce, Impala, Spark ?开发套件：Apache Hue, Kite SDK ?关系型数据库系统：SAP HANA企业版 ?ETL工具：SAP Data Services 数据管控系统的二次开发量如下： ?主数据管理功能 通过二次开发的方式实现主数据管理功能，并集成甲方已有的主数据管理系统。
实验四;Hadoop数据库Hbase操作
实验报告 课程名称：Hadoop储存与运算指导教师：潘立武 姓名：孙纪龙 学号：2018021911 大数据1班组 教务处制
实验/训（） 实验/训题目：Hadoop数据库Hbase操作 学时：学分： 实验/训时间：2020 年4 月1 日实验/训地点：实验目的： 通过实验，掌握Hadoop数据库Hbase操作 实验内容： 第1关：实践题已完成 Hbase数据库的安装 第2关：实践题已完成 创建表 第3关：实践题已完成 添加数据、删除数据、删除表 实验步骤： 第一关Hbase数据库的安装 mkdir /app //创建文件 cd /opt //回到opt目录 ulimit -f 1000000 tar -zxvf hbase-2.1.1-bin.tar.gz -C /app //解压 echo $JAVA_HOME //查看jdk路径 vim /app/hbase-2.1.1/conf/hbase-env.sh
//翻到第二十八行，找到# export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0/把前面的 # 删了、把/usr/java/jdk1.8.0/换成export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_111，wq保存cd //回到根目录 vim /app/hbase-2.1.1/conf//hbase-site.xml //进入编辑模式，输入下面代码