大数据(Hadoop)面试题及答案
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发布时间：2024-09-26 03:39
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热心网友
时间：2024-10-05 13:10
Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统框架，旨在处理海量数据的存储和计算。它以四个主要优势——高可靠性、高扩展性、高效性和高容错性，为核心特性。Hadoop技术生态体系包括Sqoop、Flume、Kafka、Spark、Flink等工具，它们在数据处理的不同环节中发挥关键作用。
Hadoop版本发展上，Hadoop 2.x相比1.x，新增了Yarn资源调度，进一步拆分了职责。HDFS架构中，NameNode负责元数据管理，DataNode存储数据，而Secondary NameNode负责定期备份元数据。YARN架构则包括ResourceManager、NodeManager和ApplicationMaster等组件，用于任务管理和调度。
MapReduce是Hadoop的核心计算模型，分为Map和Reduce两个阶段。然而，效率瓶颈在于计算机性能和I/O操作优化。HDFS的文件通过Block进行分块存储，大小可配置，大小选择考虑了磁盘传输速度和寻址时间。
面试中可能还会询问Hadoop的优缺点，如高可靠性的备份机制，但不适用于低延迟数据访问，不支持多用户对小文件的实时修改。Hadoop 3.x引入了新特性，如多NameNode HA和纠删码，以进一步提升系统的可靠性和性能。
了解这些基础知识和概念对于准备Hadoop面试至关重要，可以展示你对分布式计算和大数据处理的深入理解。
热心网友
时间：2024-10-05 13:08
Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统框架，旨在处理海量数据的存储和计算。它以四个主要优势——高可靠性、高扩展性、高效性和高容错性，为核心特性。Hadoop技术生态体系包括Sqoop、Flume、Kafka、Spark、Flink等工具，它们在数据处理的不同环节中发挥关键作用。
Hadoop版本发展上，Hadoop 2.x相比1.x，新增了Yarn资源调度，进一步拆分了职责。HDFS架构中，NameNode负责元数据管理，DataNode存储数据，而Secondary NameNode负责定期备份元数据。YARN架构则包括ResourceManager、NodeManager和ApplicationMaster等组件，用于任务管理和调度。
MapReduce是Hadoop的核心计算模型，分为Map和Reduce两个阶段。然而，效率瓶颈在于计算机性能和I/O操作优化。HDFS的文件通过Block进行分块存储，大小可配置，大小选择考虑了磁盘传输速度和寻址时间。
面试中可能还会询问Hadoop的优缺点，如高可靠性的备份机制，但不适用于低延迟数据访问，不支持多用户对小文件的实时修改。Hadoop 3.x引入了新特性，如多NameNode HA和纠删码，以进一步提升系统的可靠性和性能。
了解这些基础知识和概念对于准备Hadoop面试至关重要，可以展示你对分布式计算和大数据处理的深入理解。
