【免费】大数据底层原理和基础概念面试题30道

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1、Hadoop 是什么？它能做什么？

Hadoop 是一个分布式计算框架，由 Apache 基金会开发。它能够处理大规模的数据集，并提

供了存储和计算能力。Hadoop 可以实现数据的分布式存储和处理，以高吞吐量、高可靠性

和高扩展性等特点著称。它可以应用于各种数据相关的应用场景，如搜索引擎、社交网络、

电子商务等。

2、Hadoop 和 MapReduce 的关系是什么？

Hadoop 和 MapReduce 是紧密相关的。MapReduce 是 Hadoop 的核心组件之一，它是一种编

程模型，用于处理大规模数据集。在 Hadoop 中，MapReduce 用于执行分布式计算任务，它

将任务分解成多个小任务，并在集群中的多个节点上并行执行这些小任务。MapReduce 提

供了简化的编程接口，使开发人员可以轻松地编写并行程序来处理大规模数据集。

3、Hadoop 中的 HDFS 是什么？它有哪些优点？

HDFS 是 Hadoop 分布式文件系统的简称，它是 Hadoop 的核心组件之一。它是一种分布式文

件系统，可以在多个计算机组成的集群中存储和处理大规模的数据集。HDFS 具有以下优点：

高可靠性：数据被复制到多个节点上，确保了数据的安全性和可靠性。

高扩展性：可以方便地扩展集群规模和存储容量，以适应更大规模的数据处理需求。

高吞吐量：支持大规模数据的读写操作，可以高效地处理大规模数据集。

开放性：支持多种编程语言和平台，可以与多种数据源进行集成。

4、HDFS 的组成结构是什么？

HDFS 由 NameNode 和 DataNode 组成。NameNode 是 HDFS 的主节点，负责管理文件系统的

元数据信息，如文件目录树、文件属性等。DataNode 则是文件数据的存储节点，负责存储

文件数据块（Block）并将其保存在本地文件系统中。在 HDFS 中，文件被分成多个数据块

（默认大小为 64MB），这些数据块被存储在多个 DataNode 上。NameNode 负责协调客户端

对文件数据的访问，并管理 DataNode 的加入和离开。

5、HDFS 中 DataNode 和 NameNode 的区别是什么？

DataNode 和 NameNode 是 HDFS 中的两个重要角色。NameNode 是文件系统的元数据节点，

负责管理文件系统的目录树和文件属性等信息。它还负责客户端对文件数据的访问协调和管

理 DataNode 的加入和离开。DataNode 则是文件数据的存储节点，负责存储文件的数据块并

将其保存在本地文件系统中。客户端直接与 NameNode 交互以获取文件的位置信息，然后

直接与 DataNode 交互以读取或写入文件数据。

6、Hadoop 中的 MapReduce 的工作流程是什么？

Hadoop 中的 MapReduce 工作流程包括以下几个步骤：

提交任务：用户提交 MapReduce 任务，包括输入数据、Mapper 和 Reducer 函数以及相关配

置。

任务分配：ResourceManager 根据集群资源情况将任务分配给合适的 NodeManager。

Mapper 阶段：Mapper 函数接收输入数据，并按照指定的键值对进行映射，输出中间结果。

Shuffle 阶段：Shuffle 阶段对 Mapper 输出进行排序、分组和过滤，将数据传递给 Reducer。

Reducer 阶段：Reducer 函数接收 Shuffle 阶段的数据，并按照指定的键值对进行聚合和输出。

输出结果：最终的输出结果被存储在 HDFS 中，用户可以将其下载到本地进行进一步处理。

7、MapReduce 中 key 和 value 的合并方式有哪些？

MapReduce 中 key 和 value 的合并方式有以下几种：

自定义合并方式：用户可以自定义 key 和 value 的合并方式，例如取最大值、最小值、求和

等。

按 key 进行合并：如果 key 相同，则将对应的 value 进行合并，例如求和、求平均值等。

按 value 进行合并：如果 value 相同，则将对应的 key 进行合并，例如去重、统计等。

不合并：如果不需要合并 key 和 value，则直接输出 Mapper 的结果。

8、Hadoop 中的 Hive 和 HBase 的区别是什么？

Hive 和 HBase 是 Hadoop 生态系统中的两个重要组件，它们分别提供了数据仓库和 NoSQL 数

据库功能。以下是它们的主要区别：

数据结构：Hive 是一个数据仓库，它支持结构化数据的查询和分析，而 HBase 是一个 NoSQL

数据库，它支持半结构化和非结构化数据的查询。

数据模型：Hive 使用传统的关系型数据库模型，而 HBase 使用面向列的模型。

数据存储：Hive 的数据存储在 HDFS 中，而 HBase 的数据存储在本地文件系统中。

查询语言：Hive 使用类似 SQL 的查询语言（HQL）进行数据查询，而 HBase 使用 HBase Shell

进行数据操作。

数据一致性：Hive 保证强一致性，而 HBase 保证最终一致性。

性能和扩展性：HBase 具有更高的性能和扩展性，适用于实时查询和写入大量数据。

9 、Hive 中创建表需要指定哪些属性？

Hive 中创建表需要指定以下属性 1：

表名：表的名称，唯一标识表的名称。

列名和数据类型：在创建表时，需要指定每一列的名称和数据类型。

分区：Hive 支持分区表，可以将数据按照某个字段进行分区存储。在创建表时，可以指定分

区字段和分区类型。

存储格式：Hive 支持多种存储格式，在创建表时，需要指定存储格式。

10、Hive 中的数据类型有哪些？

Hive 中的数据类型包括以下几种：

原子类型（Atomic Types）：包括整型（INT）、浮点型（FLOAT）、双精度型（DOUBLE）、字符

型（STRING）、布尔型（BOOLEAN）等。

复杂类型（Complex Types）：包括数组类型（ARRAY）、映射类型（MAP）、结构类型

（STRUCT）和自定义类型（UDT）。

日期和时间类型（Date and Time Types）：包括 DATE、TIME、TIMESTAMP 等。

集合类型（Collection Types）：包括 ARRAY 和 MAP 类型。

声明为 NULL 的类型：可以为任何类型，表示该字段的值为 NULL。

UNION 类型：可以将多个原子类型的值组合成一个值。

用户自定义类型（User-Defined Types）：可以自定义类型，以扩展 Hive 的数据类型。

11、Hive 如何进行数据查询？

Hive 数据查询步骤如下：

SELECT 查询语句，后面跟要查询的字段。

可以为查询语句中的列和表加上别名。

可以使用如下语句进行嵌套查询。

Hive 中提供了/*+ MAPJOIN() */来标记小表。在需要执行 MapReduce 的查询中，执行时间可

能会很长，可选择开启本地模式。

12、Hive 中如何进行数据分区和分桶？

在 Hive 中，可以使用 PARTITION BY 子句进行数据分区，使用 CLUSTER BY 或 DISTRIBUTE BY

子句进行数据分桶。

数据分区：

分区是 Hive 表中的一个重要特性，它可以将表中的数据按照某个或多个字段的值进行划分，

以便更高效地进行数据访问和查询。分区可以提高查询性能，同时还可以帮助减少数据倾斜

的问题。在创建表时，可以使用 PARTITION BY 子句来指定分区字段和分区类型。例如：

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