大数据面试题
大数据面试题
大数据面试题一. 什么是大数据？在开始深入探讨大数据面试题之前，首先需要明确什么是大数据。
大数据指的是规模庞大、类型多样、产生速度快且难以处理的数据集合。
这些数据集合通常无法使用传统的数据处理工具和方法进行管理和分析。
二. 大数据的特点有哪些？1. 4V特征：- 体积（Volume）：大数据的数据量非常庞大，通常以TB、PB、EB等级计量。
- 多样性（Variety）：大数据的类型多样，可以包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
- 速度（Velocity）：大数据以极快的速度生成，需要实时或接近实时地进行处理和分析。
- 真实性（Veracity）：大数据来自不同数据源，可能包含错误或不准确的信息。
2. 数据价值：- 大数据包含了海量的信息和数据，对于正确的分析应用，可以揭示隐藏的趋势、模式和洞察，为决策和商业发展提供有价值的支持。
3. 基于数据驱动的决策：- 大数据分析可以帮助企业做出基于事实和数据的决策，取代传统的主观决策方式。
三. 大数据面试常见问题及示例答案1. 请解释Hadoop的基本原理。
示例答案：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理和存储大规模数据。
其基本原理是将待处理的大数据集分割成小数据块，并将这些小数据块分配到不同的计算机节点上进行并行处理。
在处理过程中，Hadoop提供高可靠性和容错性，通过数据复制和自动故障转移来保证数据的安全性和可靠性。
2. 请解释MapReduce的工作流程。
示例答案：MapReduce是Hadoop中用于大规模数据处理的编程模型。
其工作流程分为两个阶段：Map和Reduce。
在Map阶段，输入数据被分割为不同的键-值对，并由多个Mapper同时处理和转换为中间键-值对。
在Reduce阶段，中间结果根据键进行分组，并由多个Reducer进行汇总和整合，得到最终结果。
3. 请解释Hive的作用和优势。
示例答案：Hive是基于Hadoop的数据仓库基础设施，用于查询和分析大数据集。
大数据行业面试题目及答案
大数据行业面试题目及答案一、概述大数据行业在近年来迅速发展，对于求职者来说，面试是进入这个行业的重要一步。
本文将为大家介绍一些常见的大数据行业面试题目及其答案，希望能够帮助大家更好地准备与应对面试。
二、技术问题1. 什么是大数据？大数据的特点是什么？大数据是指规模庞大、复杂度高且难以通过传统方式进行处理的数据集合。
其特点包括数据量巨大、多样性、高速度和价值密度低。
2. 大数据处理的常用方法有哪些？常用的大数据处理方法包括分布式存储与计算、数据挖掘和机器学习、并行计算和分布式文件系统等。
3. 请介绍一下Hadoop生态系统。
Hadoop生态系统是由Apache基金会开发和维护的一套开源大数据处理平台。
它包括HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算框架）和YARN（资源管理器）等核心组件。
4. 什么是MapReduce？它的工作原理是什么？MapReduce是一种分布式计算模型，其工作原理基于分治法和函数式编程思想。
它将任务分解成多个子任务，并通过Map和Reduce两个阶段完成数据的处理和计算。
5. 数据清洗在大数据处理中的重要性是什么？数据清洗是指通过对数据集进行去噪、去重、填充缺失值等处理，使数据变得规整、干净、可用。
在大数据处理过程中，数据清洗是确保数据质量和结果准确性的重要步骤。
三、业务问题1. 你认为大数据对于企业有哪些价值？大数据可帮助企业进行市场分析、精准营销、客户关系管理、商业智能等方面的工作，提升企业的运营效率和决策能力，创造更大的商业价值。
2. 在大数据分析中，常用的数据挖掘技术有哪些？常用的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、预测和异常检测等。
3. 请介绍一下数据湖（Data Lake）的概念和作用。
数据湖是指以一种原始、未经加工和结构化的方式存储大量数据的存储库。
它可以集中存储各种类型和格式的数据，为数据科学家和分析师提供快速而灵活的查询和访问，以支持数据分析和决策。
大数据工程师面试题
大数据工程师面试题一、问题一：请简要介绍大数据工程师的角色和职责。
大数据工程师是负责处理、管理和分析大数据的专业人员。
他们的主要职责包括：- 构建和维护大规模数据处理系统，例如数据仓库、数据湖等。
- 设计和开发数据管道，包括数据采集、清洗、转换和加载（ETL）过程。
- 评估和选择合适的大数据技术栈和工具，例如Hadoop、Spark、NoSQL数据库等。
- 编写和优化复杂的查询和分析脚本，以支持业务需求。
- 设计和实现大规模数据存储解决方案，例如分布式文件系统、列存储等。
- 实施数据安全和隐私保护措施，确保数据的合规性。
- 进行性能调优和故障排除，以确保数据处理系统的高可用性和可靠性。
- 与业务团队密切合作，了解他们的需求，并提供相应的数据解决方案。
二、问题二：请详细说明Hadoop框架的组成和工作原理。
Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规模数据的开源框架，它的核心组成包括以下几个部分：1. Hadoop分布式文件系统（HDFS）：HDFS是Hadoop框架的存储层，它将大规模的数据分散存储在多台服务器上，以实现高可靠性和可扩展性。
2. Hadoop分布式计算框架（MapReduce）：MapReduce是Hadoop 的计算层，它根据数据分布在不同的机器上进行计算，通过将任务分为Map和Reduce两个阶段来实现并行处理。
Map阶段对输入数据进行拆分和处理得到中间结果，Reduce阶段对中间结果进行聚合从而得到最终的输出结果。
3. YARN（Yet Another Resource Negotiator）：YARN是Hadoop的资源管理器，负责集群资源的调度和管理。
它可以根据不同的应用需求，合理分配计算资源，并监控任务的执行情况。
Hadoop的工作原理如下：- 当用户提交作业时，YARN将作业的代码和相关信息分发到集群中的各个节点上。
- 根据作业的代码逻辑，数据将被拆分成多个块，并在集群中的节点上进行并行处理。
大数据面试题试卷
大数据面试题及答案汇总版第1部分选择题1.1 Hadoop选择题1.1.1 HDFS1．下面哪个程序负责 HDFS 数据存储？A．NameNodeB．JobtrackerC．DatanodeD．secondaryNameNodeE．tasktracker2. HDFS 中的 block 默认保存几份？A．3份B．2份C．1份D．4份3. 下列哪个程序通常与NameNode 在一个节点启动？A. SecondaryNameNodeB．DataNodeC．TaskTrackerD. Jobtracker4. HDFS 默认 Block Size（新版本）A. 32MBB．64MBC．128MBD．256MB5. Client 端上传文件的时候下列哪项正确A. 数据经过 NameNode 传递给 DataNodeB．Client 端将文件切分为Block，依次上传C．Client 只上传数据到一台 DataNode，然后由 NameNode 负责 Block 复制工作6. 下面与 HDFS 类似的框架是？A．NTFSB．FAT32C．GFSD．EXT37. 的8. 的1.1.2 集群管理1. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈A. CPUB．网络C．磁盘IOD．内存2. 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3. 下列哪项不可以作为集群的管理？A. Puppet B．Pdsh C．ClouderaManager D．Zookeeper4. 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5. 下列哪个是 Hadoop 运行的模式A. 单机版B．伪分布式C．分布式6. Cloudera 提供哪几种安装 CDH 的方法A. Cloudera manager B．Tarball C．Yum D．Rpm7.1.2 Hbase选择题1.2.1 Hbase基础1. HBase 来源于哪篇博文？ CA TheGoogle File SystemBMapReduceCBigTableD Chubby2. 下面对 HBase 的描述是错误的？ AA 不是开源的B 是面向列的C 是分布式的D 是一种 NoSQL 数据库3. HBase 依靠（）存储底层数据 AA HDFSB HadoopC MemoryDMapReduce4. HBase 依赖（）提供消息通信机制 A AZookeeperB ChubbyC RPCD Socket5. HBase 依赖（）提供强大的计算能力 DAZookeeperB ChubbyC RPCDMapReduce6. MapReduce 与 HBase 的关系，哪些描述是正确的？ B、CA 两者不可或缺，MapReduce 是 HBase 可以正常运行的保证B 两者不是强关联关系，没有 MapReduce，HBase 可以正常运行CMapReduce 可以直接访问 HBaseD 它们之间没有任何关系7. 下面哪些选项正确描述了HBase 的特性？ A、B、C、DA 高可靠性B 高性能C 面向列D 可伸缩8. 下面哪些概念是 HBase 框架中使用的？A、CA HDFSB GridFSCZookeeperD EXT39. D1.2.2 Hbase核心1. LSM 含义是？AA 日志结构合并树B 二叉树C 平衡二叉树D 长平衡二叉树2. 下面对 LSM 结构描述正确的是？ A、CA 顺序存储B 直接写硬盘C 需要将数据 Flush 到磁盘D 是一种搜索平衡树3. LSM 更能保证哪种操作的性能？BA 读B 写C 随机读D 合并4. LSM 的读操作和写操作是独立的？AA 是。
大数据面试题试卷
⼤数据⾯试题试卷⼤数据⾯试题及答案汇总版第1部分选择题1.1 Hadoop选择题1.1.1 HDFS1．下⾯哪个程序负责 HDFS 数据存储？A．NameNodeB．JobtrackerC．DatanodeD．secondaryNameNodeE．tasktracker2. HDFS 中的 block 默认保存⼏份？A．3份B．2份C．1份D．4份3. 下列哪个程序通常与NameNode 在⼀个节点启动？A. SecondaryNameNodeB．DataNodeC．TaskTrackerD. Jobtracker4. HDFS 默认 Block Size（新版本）A. 32MBB．64MBC．128MBD．256MB5. Client 端上传⽂件的时候下列哪项正确A. 数据经过 NameNode 传递给 DataNodeB．Client 端将⽂件切分为Block，依次上传C．Client 只上传数据到⼀台 DataNode，然后由 NameNode 负责 Block 复制⼯作6. 下⾯与 HDFS 类似的框架是？A．NTFSB．FAT32C．GFSD．EXT37. 的8. 的1.1.2 集群管理1. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈A. CPUB．⽹络C．磁盘IOD．存2. 关于SecondaryNameNode 哪项是正确的？A．它是 NameNode 的热备B．它对存没有要求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3. 下列哪项不可以作为集群的管理？A. Puppet B．Pdsh C．ClouderaManager D．Zookeeper4. 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5. 下列哪个是 Hadoop 运⾏的模式A. 单机版B．伪分布式C．分布式6. Cloudera 提供哪⼏种安装 CDH 的⽅法A. Cloudera manager B．Tarball C．Yum D．Rpm7.1.2 Hbase选择题1.2.1 Hbase基础1. HBase 来源于哪篇博⽂？ CA TheGoogle File SystemBMapReduceCBigTableD Chubby2. 下⾯对 HBase 的描述是错误的？ AA 不是开源的B 是⾯向列的C 是分布式的D 是⼀种 NoSQL 数据库3. HBase 依靠（）存储底层数据 AC MemoryDMapReduce4. HBase 依赖（）提供消息通信机制 A AZookeeperB ChubbyC RPCD Socket5. HBase 依赖（）提供强⼤的计算能⼒ DAZookeeperB ChubbyC RPCDMapReduce6. MapReduce 与 HBase 的关系，哪些描述是正确的？ B、CA 两者不可或缺，MapReduce 是 HBase 可以正常运⾏的保证B 两者不是强关联关系，没有 MapReduce，HBase 可以正常运⾏CMapReduce 可以直接访问 HBaseD 它们之间没有任何关系7. 下⾯哪些选项正确描述了HBase 的特性？ A、B、C、DA ⾼可靠性B ⾼性能C ⾯向列D 可伸缩8. 下⾯哪些概念是 HBase 框架中使⽤的？A、CA HDFSB GridFSCZookeeperD EXT39. D1.2.2 Hbase核⼼1. LSM 含义是？AA ⽇志结构合并树B ⼆叉树C 平衡⼆叉树D 长平衡⼆叉树2. 下⾯对 LSM 结构描述正确的是？ A、CC 需要将数据 Flush 到磁盘D 是⼀种搜索平衡树3. LSM 更能保证哪种操作的性能？BA 读B 写C 随机读D 合并4. LSM 的读操作和写操作是独⽴的？AA 是。
大数据分析师招聘面试试题及答案
大数据分析师招聘面试试题及答案一、基础知识考查1、请简要介绍一下大数据的 4V 特征。
答案：大数据的 4V 特征分别是 Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和 Value（价值）。
Volume 指数据规模巨大；Velocity 表示数据产生和处理的速度快；Variety 意味着数据类型繁多，包括结构化、半结构化和非结构化数据；Value 则强调数据的价值密度相对较低，需要通过有效的分析手段来挖掘有价值的信息。
2、列举至少三种常见的大数据处理框架。
答案：常见的大数据处理框架有 Hadoop 生态系统（包括 HDFS、MapReduce 等）、Spark 框架、Flink 框架、Kafka 消息队列等。
3、解释数据清洗的主要步骤和目的。
答案：数据清洗的主要步骤包括：数据审查，检查数据的完整性、准确性和一致性；处理缺失值，可以通过删除、填充或基于模型预测等方式；处理重复数据，将重复的记录去除；纠正错误数据，对异常值和错误值进行修正。
数据清洗的目的是提高数据质量，为后续的数据分析和挖掘提供可靠的数据基础。
二、数据分析能力考查1、给定一个数据集，包含用户的年龄、性别、消费金额和购买频率，如何分析用户的消费行为特征？答案：首先，可以通过描述性统计分析，了解各个变量的分布情况，比如年龄的均值、中位数、众数，消费金额的总和、均值、标准差等。
然后，根据性别对消费金额和购买频率进行分组比较，观察是否存在性别差异。
进一步，可以进行相关性分析，判断年龄与消费金额、购买频率之间是否存在线性关系。
还可以运用聚类分析，将用户按照消费行为特征进行分类，以便针对不同类型的用户制定营销策略。
2、如何评估一个数据分析模型的准确性？答案：可以使用多种指标来评估数据分析模型的准确性。
常见的有准确率（Accuracy），即正确预测的样本数占总样本数的比例；召回率（Recall），表示正确预测的正例样本数占实际正例样本数的比例；F1 值，是准确率和召回率的调和平均数；均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）等用于回归模型的评估；混淆矩阵可以直观地展示模型在不同类别上的预测情况。
大数据相关面试题
一、选择题1.以下哪个不是大数据的特征？A.体积大（Volume）B.价值密度低（Value）C.速度快（Velocity）D.准确性高（Accuracy）（正确答案：D）2.Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，其核心设计之一是？A.HDFS（Hadoop Distributed File System）B.HBaseC.MapReduce（正确答案）D.Hive3.在大数据处理中，以下哪项技术通常用于实时流数据处理？A.Apache HadoopB.Apache SparkC.Apache Kafka（正确答案）D.Apache Hive4.NoSQL数据库相比于传统的关系型数据库，其主要优势是什么？A.更强的数据一致性B.更适合存储结构化数据C.更高的写入和读取速度（正确答案）D.更复杂的查询功能5.以下哪个工具常用于大数据可视化？A.Apache PigB.Tableau（正确答案）C.Apache FlinkD.Apache Cassandra6.在数据仓库中，星型模式（Star Schema）的设计主要是为了？A.提高数据查询速度（正确答案）B.增加数据冗余C.简化数据更新操作D.提升数据安全性7.以下哪个不是机器学习在大数据分析中常见的应用？A.预测分析B.数据清洗（正确答案）C.用户行为分析D.推荐系统8.在进行大数据处理时，数据科学家通常使用哪种语言进行数据处理和分析？A.JavaB.Python（正确答案）C.C++D.JavaScript。
大数据面试题试卷
大数据面试题及答案汇总版第1部分选择题1.1 Hadoop选择题1.1.1 HDFS1．下面哪个程序负责 HDFS 数据存储？A．NameNodeB．JobtrackerC．DatanodeD．secondaryNameNodeE．tasktracker2. HDFS 中的 block 默认保存几份？A．3份B．2份C．1份D．4份3. 下列哪个程序通常与NameNode 在一个节点启动？A. SecondaryNameNodeB．DataNodeC．TaskTrackerD. Jobtracker4. HDFS 默认 Block Size（新版本）B．64MBC．128MBD．256MB5. Client 端上传文件的时候下列哪项正确A. 数据经过 NameNode 传递给 DataNodeB．Client 端将文件切分为 Block，依次上传C．Client 只上传数据到一台 DataNode，然后由 NameNode 负责 Block 复制工作6. 下面与 HDFS 类似的框架是？A．NTFSB．FAT32C．GFSD．EXT37. 的8. 的1.1.2 集群管理1. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈A. CPUB．网络C．磁盘IO2. 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3. 下列哪项不可以作为集群的管理？A. Puppet B．Pdsh C．ClouderaManager D．Zookeeper4. 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5. 下列哪个是 Hadoop 运行的模式A. 单机版 B．伪分布式 C．分布式6. Cloudera 提供哪几种安装 CDH 的方法A. Cloudera manager B．Tarball C．Yum D．Rpm7.1.2 Hbase选择题1.2.1 Hbase基础1. HBase 来源于哪篇博文？ CA TheGoogle File System BMapReduceCBigTableD Chubby2. 下面对 HBase 的描述是错误的？ AA 不是开源的B 是面向列的C 是分布式的D 是一种 NoSQL 数据库3. HBase 依靠（）存储底层数据 AA HDFSB HadoopC MemoryDMapReduce4. HBase 依赖（）提供消息通信机制 A AZookeeperB ChubbyC RPCD Socket5. HBase 依赖（）提供强大的计算能力 DAZookeeperB ChubbyC RPCDMapReduce6. MapReduce 与 HBase 的关系，哪些描述是正确的？ B、CA 两者不可或缺，MapReduce 是 HBase 可以正常运行的保证B 两者不是强关联关系，没有 MapReduce，HBase 可以正常运行CMapReduce 可以直接访问 HBaseD 它们之间没有任何关系7. 下面哪些选项正确描述了HBase 的特性？ A、B、C、DA 高可靠性B 高性能C 面向列D 可伸缩8. 下面哪些概念是 HBase 框架中使用的？A、CA HDFSB GridFSCZookeeperD EXT39. D1.2.2 Hbase核心1. LSM 含义是？AA 日志结构合并树B 二叉树C 平衡二叉树D 长平衡二叉树2. 下面对 LSM 结构描述正确的是？ A、CA 顺序存储B 直接写硬盘C 需要将数据 Flush 到磁盘D 是一种搜索平衡树3. LSM 更能保证哪种操作的性能？BA 读B 写C 随机读D 合并4. LSM 的读操作和写操作是独立的？AA 是。
大数据高级面试题大全
大数据高级面试题大全一、介绍大数据领域呈现爆发式增长，对于大数据专业人才的需求日益增加。
针对该领域的高级面试，本文整理了一些常见的大数据高级面试题，以帮助求职者更好地准备面试。
二、数据处理与存储1. 请简要介绍大数据的特点以及大数据处理的挑战。
大数据的特点包括数据量大、速度快、种类多、价值密度低。
大数据处理的挑战主要体现在数据采集、存储、处理和分析等方面，如数据清洗、分布式存储、并行计算等问题。
2. 请说明分布式文件系统的特点及应用场景。
分布式文件系统具有高可靠性、高容错性、高扩展性等特点。
它可以在多个节点上存储数据，适用于大规模数据存储和访问的场景，如云计算、大规模数据存储和分析等。
3. 请介绍Hadoop和Spark的区别。
Hadoop是一个基于MapReduce的分布式计算框架，适用于批处理任务，它通过将数据分成小块进行并行处理。
而Spark是一个内存计算框架，适用于迭代计算和实时数据处理任务，它将数据存储在内存中进行快速计算。
4. 请简要介绍NoSQL数据库及其特点。
NoSQL数据库是指非关系型数据库，相比于传统关系型数据库，它具有高可扩展性、高性能、灵活的数据模型等特点。
NoSQL数据库适用于大规模数据存储和访问的场景，如社交网络、日志分析等。
三、大数据处理与分析1. 请介绍常用的数据处理工具和技术。
常用的数据处理工具和技术包括Hadoop、Spark、Hive、Pig、Kafka等。
它们可以用于大规模数据的处理、分析和挖掘。
2. 请简要介绍Hive和Pig的区别。
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类SQL查询和数据分析的功能。
Pig是一个用于大规模数据分析的平台，它提供了一种类似于脚本语言的数据流语言。
3. 请说明数据挖掘的基本流程及常用算法。
数据挖掘的基本流程包括数据清洗、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模型评价等步骤。
常用的数据挖掘算法包括分类算法、聚类算法、关联规则算法等。
大数据工程师面试题及答案
大数据工程师面试题及答案在大数据领域，对工程师的要求越来越高。
以下是一些常见的大数据工程师面试题及答案，希望能为您的面试准备提供一些帮助。
一、基础知识1、请简要介绍一下 Hadoop 生态系统中的主要组件。
答案：Hadoop 生态系统主要包括 HDFS（分布式文件系统）用于存储大规模数据；YARN（资源管理框架）负责资源的分配和调度；MapReduce（分布式计算框架）用于处理大规模数据的计算任务。
此外，还有 Hive（数据仓库工具）、HBase（分布式数据库）、Sqoop（数据导入导出工具）等组件。
2、什么是数据仓库？与数据库有什么区别？答案：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
数据库主要用于事务处理，强调实时性和一致性；而数据仓库侧重于数据分析和决策支持，数据量大、结构复杂，存储历史数据。
二、数据处理和分析1、如何处理数据倾斜问题？答案：数据倾斜通常是指某些键值的分布不均匀，导致某些任务处理的数据量远大于其他任务。
可以通过对倾斜的键进行加盐处理，或者使用 Combiner 函数在 Map 端进行局部聚合来缓解。
还可以对数据进行重新分区，或者调整并行度等方式来解决。
2、请介绍一下 Spark 的核心概念，如 RDD、DataFrame 和 Dataset。
答案：RDD（弹性分布式数据集）是 Spark 的基础数据结构，具有不可变、可分区、可并行操作等特点。
DataFrame 类似于关系型数据库中的表，具有列名和数据类型。
Dataset 是 DataFrame 的扩展，提供了类型安全和面向对象的编程接口。
三、数据存储1、介绍一下 HBase 的架构和工作原理。
答案：HBase 基于 Hadoop 的 HDFS 存储数据，采用主从架构。
HMaster 负责管理表的元数据，HRegionServer 负责存储和管理实际的数据。
数据按照行键进行排序和存储，通过 Region 进行划分和管理。
大数据常用面试题
大数据常用面试题在大数据领域，面试过程中经常会涉及到一些常见的问题，这些问题旨在考察面试者对于大数据的理解、技术能力和解决问题的能力。
本文将介绍一些常用的大数据面试题及其解答。
一、大数据的定义和特点1. 请简要解释什么是大数据？大数据是一种处理和分析超大规模、复杂多样、高速增长的数据集的方法和技术。
它具有三个特点：数据量庞大、数据类型多样、数据生成速度快。
2. 大数据与传统数据的区别是什么？相比传统数据，大数据具有更高的数据量、更多类型的数据和更快的数据生成速度。
传统数据更注重数据的精确性和规整性，而大数据则更注重从数据中挖掘出有价值的信息。
3. 大数据的4V是什么？大数据的4V指的是Volume、Variety、Velocity和Value。
Volume 表示数据的规模，Variety表示数据的多样性，Velocity表示数据的生成速度，Value表示数据的价值。
二、大数据处理和存储技术1. 请简要介绍一下Hadoop和Spark。
Hadoop是一种分布式计算框架，主要用于处理大规模数据集，采用了分布式计算和分布式存储的方式。
Spark是一种快速通用的集群计算系统，可以高效地处理大规模数据集，并具有更快的速度和更强的扩展性。
2. 请简要介绍一下MapReduce的工作原理。
MapReduce是Hadoop中的一种计算模型，它的工作原理可以概括为Map和Reduce两个过程。
Map过程将输入数据切分为若干个小任务，并由多个计算节点并行处理，生成中间结果。
Reduce过程将Map过程生成的中间结果进行合并和计算，得到最终结果。
3. 请简要介绍一下Hive和HBase。
Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化数据映射到一张表中，并提供类似SQL的查询接口。
HBase是一种分布式的面向列的NoSQL数据库，用于存储大规模结构化、半结构化和非结构化数据。
三、大数据算法和模型1. 请解释一下什么是机器学习？机器学习是一种通过计算机利用大数据并不断优化算法和模型的方法，使计算机能够从数据中自动学习并改进性能，而无需显式地编程。
大数据项目相关的面试题
大数据项目相关的面试题1. 请简单介绍一下大数据的概念。
嘿，这大数据啊，就是超大量的数据呗。
就像我们生活里各种各样的信息，像你每天上网浏览的网页啊，买东西的记录啊，这些海量的信息聚在一起就成了大数据。
它可重要啦，能让企业知道顾客喜欢啥，然后更好地卖东西，也能让科学家研究很多现象呢。
2. 你知道大数据有哪些常见的存储方式吗？有Hadoop分布式文件系统（HDFS）呀。
这个就像是一个超级大的仓库，能把数据分散存到好多台电脑上，这样就算数据超级多也不怕没地方放啦。
还有NoSQL数据库，像MongoDB之类的，它和传统的数据库不太一样，更适合存储那些结构不那么固定的数据，很灵活呢。
3. 怎么确保大数据的安全性呢？这可重要啦。
一方面呢，要对数据加密，就像给数据上把锁，只有有钥匙的人才能看。
比如说用一些加密算法，像AES算法之类的。
另一方面呢，要做好访问控制，不是谁都能随便看数据的，要设置不同的权限，比如管理员能看很多数据，普通员工只能看一部分。
4. 请举例说明大数据在实际生活中的应用。
你看现在的电商平台，像淘宝呀。
它通过分析大量的用户购买数据，就能知道你可能喜欢啥，然后给你推荐。
还有交通方面，通过分析各个路段的车流量数据，可以调整红绿灯的时间，让交通更顺畅呢。
5. 你了解大数据处理的基本流程吗？一般先得收集数据呀，就像从各个地方把数据搜集过来。
然后是数据预处理，因为收集来的数据可能有点乱，要清理一下，去掉那些错误的或者不完整的数据。
接着就是数据分析啦，用各种算法分析数据，最后就是数据可视化，把分析的结果用图表之类的形式展示出来，这样大家就能很直观地看到结果啦。
6. 什么是数据挖掘？它和大数据有啥关系？数据挖掘呢，就是从大量的数据里找出有用的信息。
它和大数据关系可密切啦。
大数据是数据挖掘的基础，要是没有大量的数据，那挖掘啥呀。
而数据挖掘呢，是大数据的一个重要应用，通过挖掘能让大数据发挥出更大的价值。
7. 如何评估大数据项目的成功与否？可以看是不是达到了当初设定的目标呀。
大数据面试题及答案
大数据面试题及答案在大数据领域求职面试中，面试官通常会提问一系列与大数据相关的问题，以了解应聘者对于大数据概念、技术和应用的理解。
本文将列举一些常见的大数据面试题，并提供相应的答案，帮助读者更好地准备和应对大数据面试。
一、大数据的定义及特征1. 请简要解释什么是大数据？大数据指的是规模庞大、结构复杂、速度快速增长的数据集合。
这些数据量大到无法使用传统的数据处理工具进行存储、管理和分析。
2. 大数据有哪些特征？大数据的特征主要包括4个方面：数据量大、数据来源多样、数据处理速度快、数据结构复杂。
3. 大数据的应用领域有哪些？大数据在多个领域都有应用，包括但不限于金融、电子商务、物流、医疗、社交媒体、智能交通、城市管理等。
二、大数据处理及存储技术4. 大数据的处理流程是怎样的？大数据的处理流程通常包括数据获取、数据存储、数据清洗、数据分析和数据可视化等环节。
5. 大数据存储有哪些技术？常见的大数据存储技术包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统如Hadoop HDFS等。
6. 请简要介绍Hadoop框架。
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce计算模型。
HDFS用于大规模数据的存储，而MapReduce用于数据的处理和计算。
三、大数据分析与挖掘7. 大数据分析的流程是怎样的？大数据分析的流程通常包括数据预处理、数据挖掘、模型建立、模型评估和结果应用等环节。
8. 大数据分析常用的算法有哪些？大数据分析常用的算法包括关联规则挖掘、聚类分析、分类算法、回归算法、时序分析等。
9. 请简要介绍机器学习和深度学习在大数据分析中的应用。
机器学习和深度学习是大数据分析中常用的技术手段，它们可以通过训练模型从大数据中学习，并根据学习结果进行预测、分类和优化等任务。
四、大数据安全与隐私10. 大数据安全存在哪些风险？大数据安全面临的风险包括数据泄露、数据篡改、数据丢失、隐私保护等问题。
大数据常见面试题
大数据常见面试题1. 什么是大数据？大数据是指规模庞大、种类繁多的数据集合，无法使用传统的数据处理工具进行处理和管理。
大数据通常具备四个特征，即海量性、高速性、多样性和价值密度低。
2. 大数据的特点有哪些？大数据的特点包括：数据量巨大，存储和处理难度大；数据来源多样，包括结构化数据和非结构化数据；数据生成速度快，需要实时或近实时分析；数据质量不一，存在噪音和异常数据。
3. 大数据的处理流程是什么？大数据处理流程一般包括数据采集、数据存储、数据清洗、数据分析和数据可视化等步骤。
首先，通过各种方式采集数据，包括传感器、日志文件、社交媒体等；然后将数据存储在分布式文件系统或数据库中；接下来，对数据进行清洗和预处理，包括去重、去噪、归一化等；然后通过各种算法和工具对数据进行分析和挖掘；最后，将分析结果以可视化方式展示，帮助决策者理解数据并做出决策。
4. 大数据处理技术有哪些？大数据处理技术包括分布式存储技术、分布式计算技术和数据挖掘技术。
常用的分布式存储技术包括Hadoop、HBase和Cassandra；分布式计算技术包括MapReduce、Spark和Flink；数据挖掘技术包括关联规则挖掘、聚类分析和分类预测等。
5. 大数据与云计算的关系是什么？大数据和云计算密切相关，云计算提供了大数据处理所需的基础设施和资源，并以灵活的方式提供计算和存储能力。
大数据处理通常需要大规模的计算和存储资源，云计算通过虚拟化和自动化技术，提供了弹性扩展和按需付费等优势，满足了大数据处理的需求。
6. 大数据中的数据挖掘有什么应用？在大数据中，数据挖掘可以应用于推荐系统、欺诈检测、舆情分析、市场营销等领域。
通过分析大数据中的模式和趋势，可以挖掘出用户的兴趣和行为，为用户推荐合适的产品或服务；同时，可以通过分析大数据中的异常和风险，及时发现欺诈行为；此外，还可以通过分析社交媒体数据，了解用户的情感和态度，进行舆情监测和品牌管理。
大数据面试题及答案
大数据面试题及答案一、概述在当今信息时代，数据无处不在，大数据已经成为各个行业的热门话题。
因此，面对大数据的挑战和机遇，各企业纷纷开始招聘大数据人才。
而面试则是评估求职者技能水平的重要环节。
本文将介绍一些常见的大数据面试题及其答案，旨在帮助求职者更好地准备面试。
二、大数据面试题1. 请介绍一下大数据的概念。
答：大数据是指在传统数据处理软件和硬件工具无法处理的规模和复杂性下，利用现代技术手段进行获取、管理和分析的数据集合。
大数据具有高维度、高速度、高价值和多样性等特点。
2. 请解释什么是Hadoop？答：Hadoop是一种开源的分布式计算平台，可用于存储和处理大规模数据集。
它包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce计算模型。
HDFS负责数据的存储，而MapReduce则负责数据的处理和分析。
3. 请说明Hadoop中的NameNode和DataNode的作用。
答：NameNode是HDFS的主节点，负责管理文件的命名空间、数据块的映射以及数据块的复制。
DataNode是HDFS的工作节点，负责存储实际的数据块，并向NameNode汇报其存储的数据块信息。
4. 请解释一下MapReduce的工作原理。
答：MapReduce是一种分布式计算模型，其工作原理主要分为两个阶段：Map和Reduce。
在Map阶段，数据被划分成一系列的键值对，并由多个Mapper进行并行处理。
在Reduce阶段，Mapper输出的键值对会根据键进行分组，并由多个Reducer进行处理和聚合，最终得到最终的结果。
5. 如何在Hadoop集群中进行数据的备份和容错处理？答：Hadoop通过HDFS进行数据的备份和容错处理。
在HDFS中，数据会被分割成块进行存储，并在集群中的多个DataNode上复制备份。
这样即使某个节点出现故障，数据仍然可以从其他节点上恢复。
三、大数据面试题答案1. 大数据的概念：大数据是指在传统数据处理软件和硬件工具无法处理的规模和复杂性下，利用现代技术手段进行获取、管理和分析的数据集合。
大数据面试题 100道
2.20. hbase 的 rowkey 怎么创建好？列族怎么创建比较 好？
hbase 存储时，数据按照 Row key 的字典序(byte order)排序存储。设计 key 时，要充分排序 存储这个特性，将经常一起读取的行存储放到一起。(位置相关性)
2.22.1. 从应用程序角度进行优化
（1） 避免不必要的 reduce 任务 如果 mapreduce 程序中 reduce 是不必要的，那么我们可以在 map 中处理数据, Reducer 设置 为 0。这样避免了多余的 reduce 任务。 （2） 为 job 添加一个 Combiner 为 job 添加一个 combiner 可以大大减少 shuffle 阶段从 map task 拷贝给远程 reduce task 的数 据量。一般而言，combiner 与 reducer 相同。 （3） 根据处理数据特征使用最适合和简洁的 Writable 类型 Text 对象使用起来很方便，但它在由数值转换到文本或是由 UTF8 字符串转换到文本时都是 低效的，且会消耗大量的 CPU 时间。当处理那些非文本的数据时，可以使用二进制的 Writable 类型，如 IntWritable， FloatWritable 等。二进制 writable 好处：避免文件转换的消耗；使 map task 中间结果占用更少的空间。 （4） 重用 Writable 类型 很多 MapReduce 用户常犯的一个错误是，在一个 map/reduce 方法中为每个输出都创建 Writable 对象。例如，你的 Wordcout mapper 方法可能这样写：
大数据工程师常见面试题
大数据工程师常见面试题在当今数字化的时代，大数据工程师成为了热门职业之一。
当你准备应聘大数据工程师的岗位时，了解常见的面试题可以帮助你更好地应对面试，展现自己的专业能力。
以下是一些大数据工程师常见的面试题：一、基础理论知识1、什么是大数据？大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
2、请简要介绍 Hadoop 生态系统。
Hadoop 生态系统是一系列用于处理大数据的开源框架和工具的集合。
其中包括HDFS（Hadoop 分布式文件系统）用于存储大规模数据，YARN（Yet Another Resource Negotiator）用于资源管理和调度，MapReduce 用于分布式计算等。
此外，还有 Hive 用于数据仓库和查询处理，HBase 用于大规模的分布式数据库，Sqoop 用于在关系型数据库和 Hadoop 之间进行数据迁移等。
3、解释一下 CAP 定理。
CAP 定理指出，在一个分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三个特性最多只能同时满足其中两个。
一致性指的是在分布式系统中，所有节点在同一时刻看到的数据是相同的；可用性指的是系统能够在正常响应时间内提供服务；分区容错性指的是系统在遇到网络分区等故障时仍能继续工作。
4、什么是数据仓库和数据集市？数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
数据集市则是数据仓库的一个子集，通常面向特定的业务部门或主题，规模较小，更专注于满足特定用户的需求。
二、数据处理与分析1、谈谈你对数据清洗的理解以及常见的数据清洗方法。
数据清洗是指处理和纠正数据中的错误、缺失值、重复值和不一致性等问题，以提高数据质量。
大数据面试题【范本模板】
单项选择题1. 下面哪个程序负责 HDFS 数据存储。
a)NameNodeb）Jobtrackerc）Datanoded)secondaryNameNodee)tasktracker2。
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）SecondaryNameNodeb）DataNodec)TaskTrackerd)Jobtracker4。
Hadoop 作者a)Martin Fowlerb）Kent Beckc)Doug cutting5。
HDFS 默认 Block Sizea)32MBb)64MBc）128MB6. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈a）CPUb)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 部署到一个节点多选题8。
下列哪项可以作为集群的管理工具a)Puppetb)Pdshc）Cloudera Managerd）d）Zookeeper9。
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10。
Client 端上传文件的时候下列哪项正确a)数据经过 NameNode 传递给 DataNodeb）Client 端将文件切分为 Block，依次上传c)Client 只上传数据到一台DataNode，然后由NameNode 负责Block 复制工作11. 下列哪个是 Hadoop 运行的模式a)单机版b）伪分布式c）分布式12. Cloudera 提供哪几种安装 CDH 的方法a）Cloudera managerb)Tar ballc）Yum d)Rpm判断题13。
大数据发展面试题目及答案
大数据发展面试题目及答案一、大数据概念与发展趋势随着信息技术的快速发展，大数据逐渐成为各行业的关注焦点。
大数据是指以巨大的、复杂的数据集合为研究对象，运用先进的数据处理技术和分析方法，从中提取有价值的信息并进行决策的一种手段。
1. 什么是大数据？大数据是指规模庞大、形式多样且难以直接用传统的数据管理工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
2. 大数据的特点有哪些？大数据的特点主要包括四个方面：a. 多样性：大数据包含结构化、半结构化和非结构化数据；b. 速度性：大数据处理需要满足实时性和高速性的要求；c. 数量级：大数据的规模通常以TB、PB、EB甚至更高的数据量计量；d. 价值密度：大数据中蕴含着海量、复杂的信息，需要进一步挖掘和分析才能产生价值。
3. 大数据发展的趋势有哪些？大数据发展的趋势主要包括以下几个方面：a. 人工智能的结合：大数据与人工智能的结合可以实现更深层次的数据分析和智能决策；b. 安全与隐私保护：大数据时代面临着更多的安全和隐私挑战，数据的安全与隐私保护成为关键问题；c. 边缘计算的应用：边缘计算可以实现数据的快速处理与实时决策，大数据分析逐渐向边缘推进；d. 数据治理与管理：数据治理与管理可以提高数据质量和可信度，为决策提供准确的依据。
二、大数据技术与工具大数据的处理离不开先进的技术和工具支持。
以下是一些常见的大数据技术和工具及其应用。
1. HadoopHadoop是一个分布式计算平台，用于存储和处理大规模数据。
它由HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算框架）组成，广泛应用于大数据处理领域。
2. SparkSpark是一个快速的、通用的大数据处理引擎，具有内存计算和迭代计算的优势。
它支持多种编程语言，并提供了丰富的API，被广泛用于大规模数据分析和机器学习。
3. NoSQL数据库NoSQL数据库是一种非关系型数据库，适用于存储和管理大规模、半结构化和非结构化数据。
大数据的面试题及答案
大数据的面试题及答案在大数据时代，大数据领域的专业人才需求越来越大。
而在求职大数据相关领域时，面试则是必不可少的环节。
为了帮助大家更好地准备面试，本文将列举一些常见的大数据面试题及对应的答案，以供参考。
问题一：请解释什么是大数据？答案：大数据是指规模庞大、无法仅依靠传统的数据处理工具进行捕捉、管理、处理和分析的数据集合。
这些数据集合通常具有高度的复杂性和多样性，并且以高速率产生。
大数据的特点主要体现在三个方面，即数据量大、数据种类多和数据速度快。
问题二：请谈一谈大数据技术的优势与挑战。
答案：大数据技术的优势主要包括：1. 帮助企业更好地了解客户，提供个性化的服务。
2. 可以分析和预测市场趋势，为企业决策提供依据。
3. 提高企业的运营效率，降低成本。
4. 促进科学研究、医疗健康等领域的发展。
大数据技术面临的挑战主要包括：1. 数据质量的问题，包括数据的准确性、完整性等。
2. 隐私保护与数据安全问题。
3. 大数据分析技术与算法的不断更新与发展。
4. 数据治理与管理的难题。
问题三：请简要介绍一下Hadoop。
答案：Hadoop是一个开源的分布式计算平台，用于处理大规模数据。
它的核心组件包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型。
HDFS用于将数据分布式存储在多台机器上，而MapReduce则用于将数据分布式处理和计算。
Hadoop具有高容错性、高可扩展性和低成本等特点，被广泛应用于大数据处理领域。
问题四：请解释一下MapReduce。
答案：MapReduce是一种用于对大规模数据集进行并行处理的编程模型。
它将计算任务分解为两个独立的阶段：Map阶段和Reduce阶段。
在Map阶段，输入数据会被分割成多个小的子问题，然后分发给不同的计算节点并行处理。
在Reduce阶段，处理结果会被汇总起来以得到最终的输出结果。
MapReduce模型的核心思想是将问题分解为多个可并行处理的子问题，以提高处理效率。
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单项选择题1. 下面哪个程序负责 HDFS 数据存储。
a)NameNodeb)Jobtrackerc)Datanoded)secondaryNameNodee)tasktracker2. 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)SecondaryNameNodeb)DataNodec)TaskTrackerd)Jobtracker4. Hadoop 作者a)Martin Fowlerb)Kent Beckc)Doug cutting5. HDFS 默认 Block Sizea)32MBb)64MBc)128MB6. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈a)CPUb)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 部署到一个节点多选题8. 下列哪项可以作为集群的管理工具a)Puppetb)Pdshc)Cloudera Managerd)d)Zookeeper9. 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10. Client 端上传文件的时候下列哪项正确a)数据经过 NameNode 传递给 DataNodeb)Client 端将文件切分为 Block，依次上传c)Client 只上传数据到一台 DataNode，然后由 NameNode 负责Block 复制工作11. 下列哪个是 Hadoop 运行的模式a)单机版b)伪分布式c)分布式12. Cloudera 提供哪几种安装 CDH 的方法a)Cloudera managerb)Tar ballc)Yum d)Rpm判断题．13. Ganglia 不仅可以进行监控，也可以进行告警。
( )14. Block Size 是不可以修改的。
( )15. Nagios 不可以监控 Hadoop 集群，因为它不提供 Hadoop 支持。
( )16. 如果 NameNode 意外终止，SecondaryNameNode 会接替它使集群继续工作。
( )17. Cloudera CDH 是需要付费使用的。
( )18. Hadoop 是 Java 开发的，所以 MapReduce 只支持 Java 语言编写。
( )19. Hadoop 支持数据的随机读写。
( )20. NameNode 负责管理 metadata，client 端每次读写请求，它都会从磁盘中读取或则会写入 metadata 信息并反馈 client 端。
( )21. NameNode 本地磁盘保存了 Block 的位置信息。
( )22. DataNode 通过长连接与 NameNode 保持通信。
( )23. 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。
( )24. Slave 节点要存储数据，所以它的磁盘越大越好。
( )25. hadoop dfsadmin –report 命令用于检测 HDFS 损坏块。
( )26. Hadoop 默认调度器策略为 FIFO( )27. 集群内每个节点都应该配 RAID，这样避免单磁盘损坏，影响整个节点运行。
( )( )是不存在单点问题的。
NameNode 有多个副本，所以 HDFS 因为28.29. 每个 map 槽就是一个线程。
( )30. Mapreduce 的 input split 就是一个 block。
( )31. NameNode 的 Web UI 端口是 50030，它通过 jetty 启动的 Web 服务。
( )32. Hadoop 环境变量中的 HADOOP_HEAPSIZE 用于设置所有 Hadoop 守护线程的内存。
它默认是 200 GB。
( )33. DataNode 首次加入 cluster 的时候，如果 log 中报告不兼容文件版本，那需要 NameNode执行“Hadoop namenode -format”操作格式化磁盘。
( )别走开，答案在后面哦!答案单选题1. 下面哪个程序负责 HDFS 数据存储。
答案C datanodea)NameNodeb)Jobtrackerc)Datanoded)secondaryNameNodee)tasktracker2. HDfS 中的 block 默认保存几份? 答案A默认3分份a)3b)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?答案Da)SecondaryNameNodeb)DataNodec)TaskTrackerd)Jobtracker此题分析：hadoop的集群是基于master/slave模式，namenode和jobtracker 属于master，datanode和tasktracker属于slave，master只有一个，而slave有多个SecondaryNameNode内存需求和NameNode在一个数量级上，所以通常secondary NameNode(运行在单独的物理机器上)和NameNode运行在不同的机器上。
JobTracker和TaskTrackerJobTracker 对应于 NameNodeTaskTracker 对应于 DataNodeDataNode 和NameNode 是针对数据存放来而言的执行而言的MapReduce是对于TaskTracker和JobTracker mapreduce中几个主要概念，mapreduce整体上可以分为这么几条执行线索：obclient，JobTracker与TaskTracker。
1、JobClient会在用户端通过JobClient类将应用已经配置参数打包成jar文件存储到hdfs，并把路径提交到Jobtracker,然后由JobTracker创建每一个Task(即MapTask和ReduceTask)并将它们分发到各个TaskTracker服务中去执行。
2、JobTracker是一个master服务，软件启动之后JobTracker接收Job，负责调度Job的每一个子任务task运行于TaskTracker上，并监控它们，如果发现有失败的task就重新运行它。
一般情况应该把JobTracker部署在单独的机器上。
3、TaskTracker是运行在多个节点上的slaver服务。
TaskTracker 主动与JobTracker通信，接收作业，并负责直接执行每一个任务。
TaskTracker都需要运行在HDFS的DataNode上。
4. Hadoop 作者答案C Doug cuttinga)Martin Fowlerb)Kent Beckc)Doug cutting5. HDFS 默认 Block Size 答案：Ba)32MBb)64MBc)128MB(因为版本更换较快，这里答案只供参考)6. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈：答案：C磁盘a)CPUb)网络c)磁盘IOd)内存该题解析：首先集群的目的是为了节省成本，用廉价的pc机，取代小型机及大型机。
小型机和大型机有什么特点?处理能力强2.内存够大所以集群的瓶颈不可能是a和d3.网络是一种稀缺资源，但是并不是瓶颈。
4.由于大数据面临海量数据，读写数据都需要io，然后还要冗余数据，hadoop一般备3份数据，所以IO就会打折扣。
7. 关于 SecondaryNameNode 哪项是正确的?答案Ca)它是 NameNode 的热备它对内存没有要求b)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。
多选题8. 下列哪项可以作为集群的管理?答案：ABDa)Puppetb)Pdshc)Cloudera Managerd)Zookeeper9. 配置机架感知的下面哪项正确：答案ABCa)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10. Client 端上传文件的时候下列哪项正确?答案Ba)数据经过 NameNode 传递给 DataNodeb)Client 端将文件切分为 Block，依次上传c)Client 只上传数据到一台 DataNode，然后由 NameNode 负责Block 复制工作该题分析：发起文件写入的请求。
NameNode向ClientNameNode根据文件大小和文件块配置情况，返回给Client它所管理部分DataNode的信息。
Client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块中。
11. 下列哪个是 Hadoop 运行的模式：答案ABCa)单机版b)伪分布式c)分布式12. Cloudera 提供哪几种安装 CDH 的方法?答案：ABCDa)Cloudera managerb)Tarballc)Yumd)Rpm判断题13. Ganglia 不仅可以进行监控，也可以进行告警。
( 正确)分析：此题的目的是考Ganglia的了解。
严格意义上来讲是正确。
ganglia作为一款最常用的Linux环境中的监控软件，它擅长的的是从节点中按照用户的需求以较低的代价采集数据。
但是ganglia在预警以及发生事件后通知用户上并不擅长。
最新的ganglia已经有了部分这方面的功能。
但是，就是一款精于预警、通知的软件。
通Nagios。
Nagios更擅长做警告的还有．过将Ganglia和Nagios组合起来，把Ganglia采集的数据作为Nagios 的数据源，然后利用Nagios来发送预警通知，可以完美的实现一整套监控管理的系统。
14. Block Size 是不可以修改的。
(错误 )分析：它是可以被修改的Hadoop的基础配置文件是，默认建立一个Job的时候会建立Job的Config，Config首先读入的配置，然后再读入的配置(这个文件初始的时候配置为空)，中主要配置需要覆盖的的系统级配置。
15. Nagios 不可以监控 Hadoop 集群，因为它不提供 Hadoop 支持。
(错误 )分析：Nagios是集群监控工具，而且是云计算三大利器之一16. 如果 NameNode 意外终止，SecondaryNameNode 会接替它使集群继续工作。