Hadoop 100道面试题及答案解析
hadoop常见面试问题
hadoop常见面试问题
以下是一些Hadoop常见的面试问题：
1. Hadoop是什么？它在大数据领域中的作用是什么？
2. Hadoop的核心组件有哪些？它们各自的作用是什么？
3. HDFS是什么？它有哪些特点和优势？
4. MapReduce是什么？它是如何工作的？
5. YARN是什么？它在Hadoop中的作用是什么？
6. 在Hadoop中如何处理数据倾斜？有哪些常见的数据倾斜问题需要避免？
7. Hadoop集群的部署和配置需要注意哪些问题？
8. 如何优化Hadoop集群的性能？有哪些常见的性能调优方法？
9. 在Hadoop中如何进行数据迁移？有哪些常见的迁移策略？
10. 如何进行Hadoop的安全性配置和管理？有哪些常见的安全措施需要采取？
11. Hadoop和Spark的区别和联系是什么？在什么情况下应该选择Hadoop或Spark？
12. 在Hadoop中如何进行数据清洗和预处理？有哪些常用的工具和库可以使用？
13. 如何使用Hadoop进行机器学习和数据挖掘？有哪些常见的算法和应用场景？
14. Hadoop的版本演进和兼容性问题需要注意哪些方面？
15. 你如何在Hadoop上进行大数据实时流处理？有哪些常用的流处理框架可以选择和使用？。
Hadoop试题试题库完整
1.以下哪一项不属于Hadoop 可以运行的模式 C 。
A.单机（本地）模式B.伪分布式模式C.互联模式D.分布式模式2.Hadoop 的作者是下面哪一位 B 。
A.Martin FowlerB.Doug cuttingC.Kent BeckD.Grace Hopper3.下列哪个程序通常与NameNode 在同一个节点启动 D 。
A.TaskTrackerB.DataNodeC.SecondaryNameNodeD.Jobtracker4.HDFS 默认 Block Size 的大小是 B 。
A.32MBB.64MBC.128MBD.256M5.下列哪项通常是集群的最主要瓶颈 C 。
A.CPUB.网络C.磁盘 IOD.内存6.下列关于MapReduce 说法不正确的是C_ 。
A.MapReduce 是一种计算框架B.MapReduce 来源于 google 的学术论文C.MapReduce 程序只能用 java 语言编写D.MapReduce 隐藏了并行计算的细节，方便使用8.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、高可靠性、D 。
高可扩展性、高吞吐率等特征，适合的读写任务是A．一次写入，少次读B．多次写入，少次读C．多次写入，多次读D．一次写入，多次读9.HBase 依靠 A 存储底层数据。
A.HDFSB.HadoopC.MemoryD.MapReduce10.HBase 依赖 D 提供强大的计算能力。
A.ZookeeperB.ChubbyC.RPCD.MapReduce11.HBase 依赖 A 提供消息通信机制A.ZookeeperB.ChubbyC.RPCD.Socket12.下面与HDFS 类似的框架是 C ？A.NTFSB.FAT32C.GFSD.EXT313.关于 SecondaryNameNode 下面哪项是正确的 C 。
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14.大数据的特点不包括下面哪一项 D 。
Hadoop最全面试题整理(附目录)
Hadoop面试题目及答案(附目录)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答案C datanode2. HDfS 中的block 默认保存几份？a)3 份b)2 份c)1 份d)不确定答案A 默认3 份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答案D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secondaryNameNode（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NameNode，TaskTracker 对应于DataNode，DataNode 和NameNode 是针对数据存放来而言的，JobTracker 和TaskTracker 是对于MapReduce 执行而言的。
mapreduce 中几个主要概念，mapreduce 整体上可以分为这么几条执行线索：jobclient，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。
Hadoop常见面试笔试题目与参考答案小结
Hadoop常见⾯试笔试题⽬与参考答案⼩结1. namenode的重要性是什么?namenode的作⽤在Hadoop中⾮常重要。
它是Hadoop的⼤脑，主要负责管理系统上的分配块，还为客户提出请求时的数据提供特定地址2. 当NameNode关闭时会发⽣什么?如果NameNode关闭，⽂件系统将脱机。
3. 是否可以在不同集群之间复制⽂件?如果是的话，怎么能做到这⼀点?是的，可以在多个Hadoop集群之间复制⽂件，这可以使⽤分布式复制来完成。
Distcp是⼀个Hadoop复制⼯具，主要⽤于执⾏MapReduce作业来复制数据。
Hadoop环境中的主要挑战是在各集群之间复制数据，distcp也将提供多个datanode来并⾏复制数据。
4. 什么是检查点?对⽂件数据的修改不是直接写回到磁盘的，很多操作是先缓存到内存的Buffer中，当遇到⼀个检查点Checkpoint时，系统会强制将内存中的数据写回磁盘，当然此时才会记录⽇志，从⽽产⽣持久的修改状态。
因此，不⽤重放⼀个编辑⽇志，NameNode可以直接从FsImage加载到最终的内存状态，这肯定会降低NameNode启动时间5. 什么是机架感知?这是⼀种决定如何根据机架定义放置块的⽅法。
Hadoop将尝试限制存在于同⼀机架中的datanode之间的⽹络流量。
为了提⾼容错能⼒，名称节点会尽可能把数据块的副本放到多个机架上。
综合考虑这两点的基础上Hadoop设计了机架感知功能。
6. 投机性执⾏如果⼀个节点正在执⾏⽐主节点慢的任务。
那么就需要在另⼀个节点上冗余地执⾏同⼀个任务的⼀个实例。
所以⾸先完成的任务会被接受，另⼀个可能会被杀死。
这个过程被称为“投机执⾏”。
7. 是否可以在Windows上运⾏Hadoop?可以，但是最好不要这么做，Red Hat Linux或者是Ubuntu才是Hadoop的最佳操作系统。
在Hadoop安装中，Windows通常不会被使⽤，因为会出现各种各样的问题。
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。
大数据方向_面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识与理论1. 请简述大数据的概念及其与传统数据处理的区别。
2. 请解释什么是Hadoop，并简要说明其组成部分。
3. 请简述MapReduce的核心思想及其在Hadoop中的应用。
4. 请描述HDFS（Hadoop分布式文件系统）的工作原理及其优势。
5. 请说明YARN（Yet Another Resource Negotiator）的作用及其在Hadoop中的地位。
6. 请解释什么是Spark，以及它与传统的大数据处理技术相比有哪些优势。
7. 请描述Spark的架构及其核心组件。
8. 请说明什么是Hive，并简要介绍其作用。
9. 请解释什么是HBase，以及它在大数据中的应用场景。
10. 请说明什么是NoSQL，并列举几种常见的NoSQL数据库及其特点。
二、Hadoop生态系统1. 请介绍Hadoop生态系统中常用的数据处理工具，如Hive、Pig、Spark等。
2. 请说明Hadoop生态系统中常用的数据分析工具，如Elasticsearch、Kafka、Flume等。
3. 请解释Hadoop生态系统中数据存储解决方案，如HDFS、HBase、Cassandra等。
4. 请描述Hadoop生态系统中常用的数据仓库解决方案，如Apache Hudi、Delta Lake等。
5. 请说明Hadoop生态系统中常用的数据可视化工具，如Tableau、Power BI、D3.js等。
三、大数据技术1. 请简述大数据技术中的数据清洗、数据集成、数据存储、数据挖掘等基本概念。
2. 请介绍大数据技术中的数据挖掘算法，如聚类、分类、关联规则等。
3. 请说明大数据技术中的数据可视化方法及其在数据分析中的应用。
4. 请描述大数据技术中的实时数据处理技术，如流处理、事件驱动等。
5. 请介绍大数据技术中的机器学习算法及其在数据分析中的应用。
四、大数据应用案例1. 请列举大数据技术在金融、医疗、电商、物联网等领域的应用案例。
史上最全的大数据面试题,大数据开发者必看
史上最全的大数据面试题,大数据开发者必看在大数据领域，面试常常是求职者获取工作机会的重要环节。
面试官会针对各个方面提问，从技术知识到项目经验，从算法能力到数据处理能力，全方位考察候选人的综合素质。
为了帮助大数据开发者准备面试，本文整理了一份史上最全的大数据面试题，供参考使用。
一、Hadoop基础知识1·Hadoop的核心组件有哪些？分别简要介绍。
2·HDFS的特点和工作原理是什么？3·MapReduce的工作原理是什么？举例说明MapReduce的运行流程。
4·Hadoop集群的搭建步骤和注意事项是什么？5·Hadoop环境中如何进行数据备份和恢复操作？二、Hadoop生态系统1·Hive和HBase有什么区别？适用场景分别是什么？2·Pig和Hive的功能和使用场景有何异同？3·Sqoop和Flume的作用及使用场景有哪些？4·ZooKeeper的作用是什么？简要介绍其应用场景。
5·Spark和Hadoop的区别是什么？它们之间如何共同工作？三、大数据处理技术1·数据采集的方法有哪些？请简要说明每种方法的原理和适用场景。
2·数据清洗的过程和步骤有哪些？如何处理用户输入的脏数据？3·数据存储有哪些方式？请简要介绍每种方式的特点和适用场景。
4·数据挖掘常用的算法有哪些？请简要说明每种算法的原理和适用场景。
5·数据可视化的方法和工具都有哪些？请简要介绍每种方法和工具的特点和适用场景。
四、大数据实战项目1·请简要介绍你参与过的大数据项目，包括项目背景、使用的技术和取得的成果。
2·在项目中如何解决数据倾斜的问题？请具体描述解决方案。
3·在项目中如何保证数据的安全性和隐私性？4·在处理大规模数据时，如何优化性能和提高效率？5·请描述一个你在项目中遇到的难题，并介绍你是如何解决的。
hadoop spark 面试题
hadoop spark 面试题1. 介绍Hadoop的MapReduce框架及其工作流程MapReduce是Hadoop的核心组成部分，用于分布式计算与数据处理。
其工作流程如下：- Map阶段：将输入数据切分为固定大小的数据块，并由多个Mapper并行处理。
Mapper根据特定的映射函数，将输入数据中的每对键值对(key-value)转换成中间键值对(intermediate key-value)。
- Shuffle（洗牌）阶段：将Mapper输出的中间键值对根据键进行分组，将相同键的值集中在一起，以便进行后续的Reducer处理。
- Reduce阶段：Reducer并行处理经过Shuffle阶段后的中间键值对。
Reducer对每个键的值集合进行聚合操作，得到最终的输出结果。
2. 什么是Spark？它与Hadoop有何不同？Spark是一个快速且通用的大数据处理引擎，与Hadoop相比有以下不同之处：- 数据处理模型：Hadoop使用MapReduce作为编程模型，而Spark则采用了弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称RDD）来支持更丰富的数据处理模式，如Map、Reduce、Filter、Join等。
- 内存计算：相比Hadoop的磁盘存储和读写，Spark将数据存储在内存中，并利用内存计算加速数据处理过程，提供更高的性能。
- 执行速度：由于数据存储在内存中，Spark能够在迭代计算等需要多次访问数据的场景下显著提高执行速度。
- 多语言支持：Spark支持多种编程语言（如Java、Scala、Python）进行开发，而Hadoop主要使用Java语言。
3. 解释什么是RDD（弹性分布式数据集），并说明其特点和应用场景RDD（Resilient Distributed Dataset）是Spark中的核心抽象数据类型，代表分布式的、只读的、可容错的数据集合。
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。
面试hadoop可能被问到的问题,你能回答出几个
1、hadoop运行的原理?hadoop主要由三方面组成:1、HDFS2、MapReduce3、HbaseHadoop框架中最核心的设计就是：MapReduce和HDFS。
MapReduce的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的，简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。
HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写，为分布式计算存储提供了底层支持。
MapReduce从它名字上来看就大致可以看出个缘由，两个动词Map和Reduce，“Map（展开）”就是将一个任务分解成为多个任务，“Reduce”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果。
这不是什么新思想，其实在前面提到的多线程，多任务的设计就可以找到这种思想的影子。
不论是现实社会，还是在程序设计中，一项工作往往可以被拆分成为多个任务，任务之间的关系可以分为两种：一种是不相关的任务，可以并行执行；另一种是任务之间有相互的依赖，先后顺序不能够颠倒，这类任务是无法并行处理的。
回到大学时期，教授上课时让大家去分析关键路径，无非就是找最省时的任务分解执行方式。
在分布式系统中，机器集群就可以看作硬件资源池，将并行的任务拆分，然后交由每一个空闲机器资源去处理，能够极大地提高计算效率，同时这种资源无关性，对于计算集群的扩展无疑提供了最好的设计保证。
（其实我一直认为Hadoop 的卡通图标不应该是一个小象，应该是蚂蚁，分布式计算就好比蚂蚁吃大象，廉价的机器群可以匹敌任何高性能的计算机，纵向扩展的曲线始终敌不过横向扩展的斜线）。
任务分解处理以后，那就需要将处理以后的结果再汇总起来，这就是Reduce要做的工作。
2、mapreduce的原理?Hadoop中的MapReduce是一个使用简易的软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的式并行处理上T级别的数据集。
hadoop面试题（自己整理版）
hadoop⾯试题（⾃⼰整理版）
1、 hadoop 运⾏原理
2、 mapreduce 原理
3、 mapreduce 的优化
4、举⼀个简单的例⼦说下 mapreduce 是怎么运⾏的
5、 hadoop 中 combiner 的作⽤
6、简述 hadoop 的安装
7、请列出 hadoop 的进程名
8、简述 hadoop 的调度器
9、列出你开发 mapreduce 的语⾔
10、我们开发 job 时是否可以去掉 reduce 阶段
11、 datanode 在什么情况下不会备份
12、 combiner 出现在哪个过程
13、 hdfs 的体系结构
14、 3 个 datanode 中有⼀个 datanode 出现错误会怎么样
15、描述⼀下 hadoop 中，有哪些地⽅⽤了缓存机制，作⽤分别是
什么？
16、如何确定 hadoop 集群的健康状况
17、 shuffe 阶段，你怎么理解
18、 mapreduce 的 map 数量和 reduce 数量怎么确定，怎么配置
19、简单说⼀下 mapreduce 的编程模型
20、 hadoop 的 TextInputFormatter 作⽤是什么，如何⾃定义实现
21、 hadoop 和 spark 都是并⾏计算，他们有什么相同和区别
22、为什么要⽤ flume 导⼊ hdfs， hdfs 的架构是怎样的
23、简单说⼀下 hadoop 和 spark 的 shuffle 过程
24、 hadoop ⾼并发
25、 map-reduce 程序运⾏的时候会有什么⽐较常见的问题。
Hadoop面试中6个常见的问题及答案
Hadoop面试中6个常见的问题及答案你准备好面试了吗?呀，需要Hadoop 的知识!!?不要慌!这里有一些可能会问到的问题以及你应该给出的答案。
Q1.什么是Hadoop?Hadoop 是一个开源软件框架，用于存储大量数据，并发处理/查询在具有多个商用硬件(即低成本硬件)节点的集群上的那些数据。
总之，Hadoop 包括以下内容：HDFS(Hadoop Distributed File System，Hadoop 分布式文件系统)：HDFS 允许你以一种分布式和冗余的方式存储大量数据。
例如，1 GB(即1024 MB)文本文件可以拆分为16 * 128MB 文件，并存储在Hadoop 集群中的8 个不同节点上。
每个分裂可以复制3 次，以实现容错，以便如果1 个节点故障的话，也有备份。
HDFS 适用于顺序的“一次写入、多次读取”的类型访问。
MapReduce：一个计算框架。
它以分布式和并行的方式处理大量的数据。
当你对所有年龄> 18 的用户在上述1 GB 文件上执行查询时，将会有“8 个映射”函数并行运行，以在其128 MB 拆分文件中提取年龄> 18 的用户，然后“reduce”函数将运行以将所有单独的输出组合成单个最终结果。
YARN(Yet Another Resource Nagotiator，又一资源定位器)：用于作业调度和集群资源管理的框架。
Hadoop 生态系统，拥有15 多种框架和工具，如Sqoop，Flume，Kafka，Pig，Hive，Spark，Impala 等，以便将数据摄入HDFS，在HDFS 中转移数据(即变换，丰富，聚合等)，并查询来自HDFS 的数据用于商业智能和分析。
某些工具(如Pig 和Hive)是MapReduce 上的抽象层，而Spark 和Impala 等其他工具则是来自MapReduce 的改进架构/设计，用于显著提高的延迟以支持近实时(即NRT)和实时处理。
云计算基础知识面试题库100道及答案解析
云计算基础知识面试题库100道及答案解析1. 云计算的本质是（）A. 计算能力的提升B. 服务的交付和使用模式C. 数据存储的优化D. 网络速度的提高答案：B解析：云计算的本质是一种服务的交付和使用模式，将计算资源、存储资源、应用程序等以服务的形式提供给用户。
2. 以下哪种不是云计算的服务模式？（）A. IaaSB. PaaSC. SaaSD. TaaS答案：D解析：云计算常见的服务模式包括IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）、SaaS （软件即服务），没有TaaS 这种模式。
3. 在云计算中，用户通过网络获得服务，这种服务称为（）A. 按需服务B. 弹性服务C. 网络服务D. 可扩展服务答案：A解析：云计算的特点之一是按需服务，用户根据自己的需求通过网络获取相应的服务。
4. 云计算中的资源池化是指（）A. 将资源整合为一个整体B. 对资源进行分类管理C. 把资源分配给不同用户D. 以上都不对答案：A解析：资源池化是将计算、存储、网络等资源整合为一个可以统一管理和分配的资源池。
5. 以下哪个不是云计算的特点？（）A. 超大规模B. 通用性C. 高可靠性D. 本地性答案：D解析：云计算具有超大规模、通用性、高可靠性等特点，而本地性不是其特点，云计算强调的是通过网络获取服务，资源不一定在本地。
6. 云计算中的IaaS 提供的是（）A. 操作系统和应用程序B. 服务器、存储和网络C. 平台和开发环境D. 应用软件服务答案：B解析：IaaS 提供的是基础设施，包括服务器、存储和网络等。
7. 云计算的部署模式不包括（）A. 公有云B. 私有云C. 混合云D. 独立云答案：D解析：云计算常见的部署模式有公有云、私有云和混合云。
8. 公有云的优点不包括（）A. 成本低B. 灵活性高C. 安全性高D. 资源共享答案：C解析：公有云的安全性相对私有云较低，因为资源是共享的。
9. 私有云通常适用于（）A. 中小企业B. 大型企业C. 政府机构D. 以上都是答案：B解析：大型企业对数据安全性和可控性要求较高，通常会选择私有云。
大数据集群面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识1. 请简述大数据的概念及其在当今社会中的重要性。
2. 什么是Hadoop？请简要介绍其架构和核心组件。
3. 请解释HDFS的工作原理，以及它在数据存储方面的优势。
4. 请说明MapReduce编程模型的基本原理和执行流程。
5. 什么是YARN？它在Hadoop生态系统中的作用是什么？6. 请描述Zookeeper在Hadoop集群中的作用和常用场景。
7. 什么是Hive？它与传统的数据库有什么区别？8. 请简述HBase的架构和特点，以及它在列式存储方面的优势。
9. 什么是Spark？它与Hadoop相比有哪些优点？10. 请解释Flink的概念及其在流处理方面的应用。
二、Hadoop集群搭建与优化1. 请描述Hadoop集群的搭建步骤，包括硬件配置、软件安装、配置文件等。
2. 请说明如何实现Hadoop集群的高可用性，例如HDFS和YARN的HA配置。
3. 请简述Hadoop集群的负载均衡策略，以及如何进行负载均衡优化。
4. 请解释Hadoop集群中的数据倾斜问题，以及如何进行数据倾斜优化。
5. 请说明如何优化Hadoop集群中的MapReduce任务，例如调整map/reduce任务数、优化Shuffle过程等。
6. 请描述Hadoop集群中的内存管理策略，以及如何进行内存优化。
7. 请简述Hadoop集群中的磁盘I/O优化策略，例如磁盘阵列、RAID等。
8. 请说明如何进行Hadoop集群的性能监控和故障排查。
三、数据存储与处理1. 请描述HDFS的数据存储格式，例如SequenceFile、Parquet、ORC等。
2. 请解释HBase的存储结构，以及RowKey和ColumnFamily的设计原则。
3. 请简述Hive的数据存储格式，以及其与HDFS的交互过程。
4. 请说明Spark的数据存储格式，以及其在内存和磁盘之间的数据交换过程。
5. 请描述Flink的数据流处理模型，以及其在数据流中的操作符和窗口机制。
hadoop面试题目(3篇)
第1篇一、Hadoop基础知识1. 请简述Hadoop的核心组件及其作用。
2. 什么是Hadoop生态系统？列举出Hadoop生态系统中的主要组件。
3. 什么是MapReduce？请简述MapReduce的原理和特点。
4. 请简述Hadoop的分布式文件系统HDFS的架构和特点。
5. 什么是Hadoop的YARN？它有什么作用？6. 请简述Hadoop的HBase、Hive、Pig等组件的特点和应用场景。
7. 什么是Hadoop的集群部署？请简述Hadoop集群的部署流程。
8. 什么是Hadoop的分布式缓存？请简述其作用和实现方式。
9. 什么是Hadoop的MapReduce作业？请简述MapReduce作业的执行流程。
10. 请简述Hadoop的HDFS数据复制策略。
11. 什么是Hadoop的NameNode和DataNode？它们各自有什么作用？12. 请简述Hadoop的HDFS数据写入和读取过程。
13. 什么是Hadoop的Zookeeper？它在Hadoop集群中有什么作用？14. 请简述Hadoop的HDFS数据块的校验和机制。
15. 什么是Hadoop的HDFS数据恢复机制？二、Hadoop核心组件面试题1. 请简述Hadoop的MapReduce组件的架构和执行流程。
2. 请简述Hadoop的HDFS数据块的读写过程。
3. 请简述Hadoop的YARN资源调度器的工作原理。
4. 请简述Hadoop的HBase组件的架构和特点。
5. 请简述Hadoop的Hive组件的架构和特点。
6. 请简述Hadoop的Pig组件的架构和特点。
7. 请简述Hadoop的Zookeeper组件的架构和特点。
8. 请简述Hadoop的HDFS数据块的复制策略。
9. 请简述Hadoop的HDFS数据块的校验和机制。
10. 请简述Hadoop的HDFS数据恢复机制。
三、Hadoop高级面试题1. 请简述Hadoop集群的故障转移机制。
大数据常见面试题与参考答案总结
⼤数据常见⾯试题与参考答案总结技术⾯试题1.Hadoop中有哪些组件？Hadoop=HDFS+Yarn+MapReduce+Hive+Hbase+...1).HDFS:分布式⽂件存储系统主：namenode,secondarynamenode从：datanode2).Yarn:分布式资源管理系统，⽤于同⼀管理集群中的资源（内存等）主：ResourceManager从：NodeManager3).MapReduce:Hadoop的计算框架，⽤map和reduce⽅式实现数据的全局汇总4).Zookeeper：分布式协调服务，⽤于维护集群配置的⼀致性、任务提交的事物性、集群中服务的地址管理、集群管理等主：QuorumPeerMain从：QuorumPeerMain5).Hbase:Hadoop下的分布式数据库，类似于NoSQL主：HMaster,HRegionserver,Region7).Hive:分布式数据仓库，其实说⽩了就是⼀个数据分析⼯具，底层⽤的还是MapReduce8).Sqoop:⽤于将传统数据库中数据导⼊到hbase或者Hdfs中⼀个导⼊⼯具9).Spark:基于内存的分布式处理框架主：Master从：Worker2.Hdfs中⾓⾊有哪些？NameNode：管理元数据信息，给⼦节点分配任务（FSImage是主节点启动时对整个⽂件系统的快照，Edits是修改记录）DataNode：负责数据存储，实时上报⼼跳给主节点SecondaryNameNode：1）⾸先，它定时到NameNode去获取edit logs，并更新到fsimage上。
⼀旦它有了新的fsimage⽂件，它将其拷贝回 NameNode中。
2） NameNode在下次重启时会使⽤这个新的fsimage⽂件，从⽽减少重启的时间。
3.Hdfs和Yarn有什么区别？1）Hdfs是分布式⽂件存储系统，是⽤来存储⽂件的；2）Yarn是⼀个资源管理系统，可为上层应⽤提供统⼀的资源管理和调度，它的引⼊为集群在利⽤率、资源统⼀管理和数据共享等⽅⾯带来了巨⼤好处4.MapReduce的shuffle过程？从Map产⽣输出开始到Reduce取得数据作为输⼊之前的过程称作shuffle。
hadoop 面试题
hadoop 面试题Hadoop是当前大数据领域最常用的分布式计算框架之一，广泛应用于大数据处理和分析。
在面试过程中，掌握Hadoop的相关知识和技巧成为应聘者的重要优势。
下面将介绍一些常见的Hadoop面试题，帮助你准备面试。
1. 什么是Hadoop？Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集的分布式计算环境。
它基于Google的MapReduce和Google文件系统（GFS）设计，可以在集群中高效地执行大规模数据的并行处理。
2. Hadoop的核心组件有哪些？Hadoop的核心组件包括：- Hadoop分布式文件系统（HDFS）：用于存储和管理数据的分布式文件系统。
- Hadoop YARN：负责集群资源的管理和调度。
- Hadoop MapReduce：基于YARN的分布式计算模型，用于处理和分析大规模数据集。
3. Hadoop与传统数据库的区别是什么？Hadoop适用于处理大规模的非结构化和半结构化数据，在存储和处理能力上具有优势。
而传统数据库更适合处理结构化数据，并提供了更强的事务支持和查询能力。
4. 什么是HDFS？HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop用于存储和管理数据的分布式文件系统。
它的特点包括高容错性、高可靠性、高性能和可扩展性。
5. Hadoop的任务调度模块是什么？Hadoop的任务调度模块是YARN（Yet Another Resource Negotiator），它负责管理和分配集群中的资源，以确保作业在分布式环境中有效地执行。
6. Hadoop的MapReduce是什么？MapReduce是Hadoop的分布式计算框架，用于将大规模的数据集分成一系列小块，并在集群中并行计算。
它由两个主要步骤组成：Map阶段和Reduce阶段，通过对数据进行映射和归约操作实现数据的加工和分析。
7. Hadoop的优点有哪些？Hadoop具有以下优点：- 高容错性：Hadoop具备自动备份和故障转移的能力，能够保障数据的可靠性和系统的稳定性。
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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)3.93.10 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）93.12 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)2.12.22.32.42.5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)3.13.23.3Ganglia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）83.4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83.15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。
（错误）.................................................................................................................93.16因为HDFS 有多个副本，所以NameNode 是不存在单点问题的。
（错误）93.173.183.19误）3.20每个map 槽就是一个线程。
（错误）.......................................................9Mapreduce 的input split 就是一个block 。
（错误）..............................10NameNode 的Web UI 端口是50030，它通过jetty 启动的Web 服务。
（错10Hadoop 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200GB 。
（错误）.............................................................10DataNode 首次加入cluster 的时候，如果log 中报告不兼容文件版本，那3.21需要NameNode 执行“Hadoop namenode -format”操作格式化磁盘。
（错误）......10问答题（一）. (10)4 4.1Hadoop 集群可以运行的3个模式？........................................................10单机（本地）模式中的注意点？................................................................10伪分布模式中的注意点？..........................................................................10VM 是否可以称为Pseudo ？....................................................................10全分布模式又有什么注意点？...................................................................10Hadoop 是否遵循UNIX 模式？...............................................................11Hadoop 安装在什么目录下？...................................................................11Namenode 、Jobtracker 和tasktracker 的端口号是？............................11Hadoop 的核心配置是什么？...................................................................11那当下又该如何配置？..............................................................................11RAM 的溢出因子是？...............................................................................11fs.mapr.working.dir 只是单一的目录？....................................................11hdfs-site.xml 的3个主要属性？..............................................................11如何退出输入模式？.................................................................................11当你输入hadoopfsck/造成“connectionrefusedjavaexception’”时，系4.24.34.44.54.64.74.84.94.104.114.124.134.144.15统究竟发生了什么？...............................................................................................11我们使用Ubuntu 及Cloudera ，那么我们该去哪里下载Hadoop ，或者是默认就与Ubuntu 一起安装？ (11)4.164.174.184.194.204.214.224.234.24“jps”命令的用处？................................................................................11如何重启Namenode ？............................................................................11Fsck 的全名？...........................................................................................12如何检查Namenode 是否正常运行？......................................................12mapred.job.tracker 命令的作用？...........................................................12/etc/init.d 命令的作用是？.......................................................................12如何在浏览器中查找Namenode ？..........................................................12如何从SU 转到Cloudera ？ (12)4.25 4.26 4.27 4.28 4.29 4.30 4.31 4.32 4.33 4.34 4.35 4.36 4.37 4.38 4.39 4.40 4.41 4.42 4.43 4.44 4.45启动和关闭命令会用到哪些文件？ (12)Slaves由什么组成？ (12)Masters由什么组成？ (12)hadoop-env.sh是用于做什么的？ (12)Master文件是否提供了多个入口？ (12)hadoop-env.sh文件当下的位置？ (12)在Hadoop_PID_DIR中，PID代表了什么？ (12)/var/hadoop/pids用于做什么？ (12)hadoop-metrics.properties文件的作用是？ (12)Hadoop需求什么样的网络？ (13)全分布式环境下为什么需求password-lessSSH？ (13)这会导致安全问题吗？ (13)SSH工作的端口号是？ (13)SSH中的注意点还包括？ (13)为什么SSH本地主机需要密码？ (13)如果在SSH中添加key，是否还需要设置密码？ (13)假如Namenode中没有数据会怎么样？ (13)当JobTracker宕掉时，Namenode会发生什么？ (13)是客户端还是Namenode决定输入的分片？ (13)是否可以自行搭建Hadoop集群？ (13)是否可以在Windows上运行Hadoop？ (13)5问答题（二） (13)5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 5.7 5.8 5.9写出以下执行命令 (13)简述一下hdfs的数据压缩算法，工作中用的是那种算法，为什么？ (14)三个datanode，当有一个datanode出现错误会怎样？ (14)hdfs原理，以及各个模块的职责？ (14)哪个进程通常与namenode在一个节点启动？并做分析 (16)hdfs的体系结构？ (16)HDFS，replica如何定位 (17)HDFS存储的机制? (17)hdfs的client端，复制到第三个副本时宕机，hdfs怎么恢复保证下次写第三副本?185.10 5.11 5.12 5.13 5.14 5.15block块信息是先写dataNode还是先写nameNode? (18)Hive的join有几种方式，怎么实现join的？ (18)hive内部表和外部表的区别？ (19)hive是如何实现分区的？ (19)hive支持not in吗？ (19)Hive有哪些方式保存元数据，各有哪些优缺点。