最新大数据Hadoop面试题!(附答案解析).pdf

大数据Hadoop面试题解析 Hadoop面试题解析 在大数据时代，Hadoop技术的需求越来越高，成为大数据开发岗位的必备技能。以下是Hadoop面试题解析，旨在帮助大家更好地掌握Hadoop技术。 1. HDFS数据存储 HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop的核心组件之一，负责数据存储。NameNode是HDFS的中心节点，负责维护文件系统的元数据。DataNode是HDFS的数据节点，负责存储数据块。SecondaryNameNode是NameNode的热备节点，负责合并编辑日志，减少NameNode启动时间。 2. HDFS Block大小 HDFS默认Block大小为64MB，用户可以根据需要进行调整。Block是HDFS的基本存储单元，一个Block可以被分割成多个数据块，每个数据块可以存储在不同的DataNode上。 3. Hadoop作者 Hadoop的作者是Doug Cutting， Doug Cutting是Apache Lucene的创始人，也是Hadoop项目的创始人。 4. NameNode和JobTracker NameNode是HDFS的中心节点，负责维护文件系统的元数据。JobTracker是MapReduce的中心节点，负责调度作业。NameNode和JobTracker都是Master节点，通常部署在单独的机器上。 5. 集群瓶颈 集群的瓶颈通常是磁盘IO，因为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。 6. HDFS默认Block副本数 HDFS默认Block副本数为3份，这是为了保证数据的可靠性和可用性。 7. SecondaryNameNode SecondaryNameNode是NameNode的热备节点，负责合并编辑日志，减少NameNode启动时间。SecondaryNameNode不需要和NameNode部署在同一个节点上。 8. 集群管理 集群管理是Hadoop集群的重要组件之一，常用的集群管理工具有Puppet、Pdsh、Cloudera Manager等。 9. 机架感知 机架感知是Hadoop集群的高级功能之一，可以根据机架的拓扑结构来优化数据存储和计算。常用的机架感知工具有Rack Awareness等。 本文旨在帮助大家更好地掌握Hadoop技术，了解Hadoop的基本概念和技术细节，希望能够帮助大家在大数据时代脱颖而出。