48、 简述MapReduce体系结构，并简要说明每个组成部分的功能。 (10分) 49、简述HDFS架构，并简要说明每部分功能。 (10分) 50、简述HDFS文件的读数据流程？（5分） 51、简述HDFS文件的写数据流程？（5分）

48、MapReduce是一种分布式计算模型，可以处理大规模数据集。它的体系结构包括两个主要组成部分：Map和Reduce。Map负责将输入数据切分成若干个小的数据块，然后对每个数据块进行处理，生成若干个键值对。Reduce负责将Map生成的键值对进行合并，生成最终的输出结果。

49、HDFS是Hadoop分布式文件系统，它的架构包括以下三个部分：NameNode、DataNode和客户端。NameNode负责管理文件系统的命名空间和客户端的访问，DataNode负责存储文件数据，客户端负责和文件系统进行交互。

50、HDFS文件的读数据流程如下：客户端首先向NameNode请求要读取的文件的位置信息，NameNode返回包含DataNode信息的块位置列表。客户端选择一个最近的DataNode，并向它发送读取请求。DataNode接收请求后，将文件块数据发送给客户端。

51、HDFS文件的写数据流程如下：客户端向NameNode请求要写入的文件的位置信息，NameNode返回包含DataNode信息的块位置列表。客户端选择一个最近的DataNode，并向它发送写入请求。DataNode接收请求后，将数据存储到本地磁盘上，并将写入确认信息发送给客户端。客户端收到确认信息后，向NameNode发送更新文件元数据的请求。NameNode更新元数据后，返回确认信息给客户端。