大数据核心技术是现代信息技术领域中的重要组成部分，主要关注如何处理和分析海量数据。这份试卷主要涵盖了Hadoop生态系统中的核心组件，如HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce，以及相关的编程模型和数据存储系统HBase。以下是这些题目所涉及的知识点的详细解释：
1. **HDFS组件**：
- **NameNode**：是HDFS的元数据管理节点，负责文件系统的命名空间和文件块映射信息。
- **DataNode**：是HDFS的数据存储节点，实际存储数据块并提供数据读写服务。
- **Secondary NameNode**：不是真正的备份，而是帮助NameNode定期合并编辑日志，防止NameNode挂掉时数据丢失。
2. **HDFS配置**：
- **Block默认备份**：HDFS默认将每个数据块复制3次以确保容错性。
- **Block Size**：在HDFS 1.0中，默认的Block大小是64MB。
3. **MapReduce组件**：
- **JobTracker**：在Hadoop 1.0中负责作业调度和任务分配，已由YARN中的Resource Manager替代。
- **TaskTracker**：执行任务的节点，现在被NodeManager取代。
4. **调度器策略**：
- **默认调度器**：Hadoop 1.0使用的是先进先出（FIFO）调度器。
5. **Hadoop客户端行为**：
- **上传文件过程**：Client会将文件切分成Block，并直接上传到DataNode，NameNode仅负责元数据管理，不参与数据传输。
6. **Hadoop主节点启动检查**：
- **JPS命令**：显示运行在节点上的Hadoop进程，Namenode、JobTracker和secondaryNameNode的出现表明主节点启动成功。
7. **MapReduce运算类型**：
- **不适宜的运算**：平均值（Average），因为MapReduce天然适合做聚合操作，如Max、Min和Count，但计算平均值需要在Reducer阶段合并所有部分结果，可能效率较低。
8. **MapReduce键值对**：
- **键值对接口**：key必须实现`WritableComparable`接口，以便比较和序列化。
9. **非结构化数据**：
- **非结构化数据示例**：视频监控数据，无法用预定义模式表示，与ERP和财务系统数据等结构化数据不同。
10. **HBase优化**：
- **BlockCache**：用于缓存HBase中的数据，优化读性能，但缓存普通数据块并不一定总是提高效率，需要根据访问模式调整。
11. **HBase数据组织**：
- **记录存放**：按行存储，但数据是以列族（Column Family）为单位组织的。
12. **HBase Region组件**：
- **Region组成**：必须包含MemStore（内存数据缓冲区）。
13. **HBase查询流程**：
- **首次查询**：从`.META.`表开始查找，以定位数据所在的Region。
14. **Hive数据表设计**：
- **取样效率**：为了高效取样，通常会在表中创建分区，这样可以针对特定分区进行采样，减少扫描的数据量。
这些知识点构成了大数据处理的基础，理解并掌握它们对于从事大数据分析和开发工作至关重要。Hadoop和HBase等技术提供了处理大规模数据的有效工具，而MapReduce则提供了处理这些数据的编程模型。通过学习这些基础知识，开发者能够构建和优化大数据处理系统，以应对各种复杂的数据挑战。
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