hadoop的基本知识

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。它主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。Hadoop包含的模块有：Hadoop common，Hadoop Distributed File System（即分布式文件系统，简称HDFS），Hadoop Yarn（用于作业调度和集群资源管理的框架）和Hadoop MapReduce（基于yarn的，能用来并行处理大数据集的计算框架） 。

HDFS是Hadoop的分布式文件系统，能够将大量数据分布式地存储在集群中的多个节点上。YARN是用于作业调度和集群资源管理的框架。MapReduce是Hadoop的计算框架，通过将计算任务分解成多个小任务，并在集群中并行执行来完成大规模数据处理。

相关问题

hadoop学习笔记 hadoop基础知识

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可用于大数据的存储和处理。它采用了分布式文件系统（HDFS）和分布式计算框架（MapReduce），能够将大数据分割成小的数据块，并在集群中的多台计算机上并行处理这些数据块。

HDFS是Hadoop的分布式文件系统，它将大文件切分为多个数据块，并将这些数据块存储在集群中的多个计算机上。HDFS使用主从架构，其中NameNode负责管理文件系统的元数据，而多个DataNode负责实际存储数据。HDFS具有高容错性，能够自动复制数据块以保证数据的可靠性。

MapReduce是Hadoop的分布式计算框架，它通过将计算任务划分为多个Map和Reduce阶段来进行并行计算。Map阶段将输入数据切分为多个独立的小任务，并在集群中的多个计算机上并行执行。Reduce阶段将Map阶段的输出合并并进行聚合计算。MapReduce具有自动并行化、容错性和可扩展性等优点，能够高效地处理大规模数据集。

在学习Hadoop时，首先要了解Hadoop的核心组件，包括HDFS和MapReduce。然后，需要学习Hadoop的架构和工作原理，理解Hadoop如何实现分布式存储和计算。接下来，需要学习Hadoop的安装和配置，包括在单机和集群环境下的安装和配置过程。此外，还需要学习Hadoop的命令行工具和管理工具，以及Hadoop的API和编程模型。

在实际使用Hadoop时，需要掌握Hadoop的常用操作和管理技巧，如如何上传和下载文件、如何执行MapReduce作业、如何监控和管理Hadoop集群等。同时，需要学习Hadoop的优化技术和调优方法，以提高Hadoop集群的性能和效率。

总之，对于Hadoop的学习，除了理解其基础知识和工作原理外，还需要熟悉其常用操作和管理技巧，以及灵活运用Hadoop来解决实际的大数据问题。

hadoop面试基础知识

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。下面是一些Hadoop基础知识的面试题：

1. Hadoop的主要组件是什么？
2. 请简要解释Hadoop的三种组件模式：HDFS、MapReduce和YARN。
3. Hadoop的优势是什么？
4. Hadoop的缺点是什么？
5. 请解释Hadoop的数据复制和容错机制。
6. Hadoop的NameNode和DataNode的作用是什么？
7. Hadoop的SecondaryNameNode有什么作用？
8. Hadoop如何处理故障和数据丢失？
9. 请解释Hadoop中的块和分片的概念。
10. Hadoop的任务调度器是什么？