Hadoop 面试重点

1. Hadoop的架构和组件，包括HDFS、MapReduce、YARN等。

2. Hadoop的优缺点，如何选择合适的Hadoop解决方案。

3. Hadoop的安装和配置，包括单节点和多节点的部署。

4. MapReduce编程模型和基本原理，包括Map、Reduce、Shuffle等。

5. MapReduce调度器和任务跟踪器的作用和实现。

6. Hadoop的数据管理和数据处理，包括数据的读写、同步和备份等。

7. Hadoop的性能调优和容错机制，包括如何调整MapReduce任务的并行度、调整内存和磁盘使用等。

8. Hadoop的生态系统，如Hive、Pig、HBase、Spark等，以及它们之间的关系。

9. Hadoop的安全性和权限控制，包括Hadoop的认证和授权机制，如Kerberos、LDAP等。

10. Hadoop的监控和管理，包括Hadoop的日志管理、监控和报警等。

相关问题

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？

hadoop面试题及答案

以下是一些Hadoop面试题及答案：

1. 什么是Hadoop？

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以处理大规模数据集。它是由Apache基金会开发的，使用MapReduce编程模型和Hadoop分布式文件系统（HDFS）来存储和处理数据。

2. 什么是MapReduce？

MapReduce是一种编程模型，用于在分布式环境中进行大规模数据处理。它将输入数据分成若干块，并在多个计算节点上进行并行处理。MapReduce将数据映射为键值对，并将Map函数应用于每个键值对。然后，将生成的中间结果传递给Reduce函数，生成最终输出。

3. Hadoop有哪些组件？

Hadoop包括以下组件：

- Hadoop分布式文件系统（HDFS）：用于存储大规模数据集的分布式文件系统。
- MapReduce：用于在分布式环境中并行处理大规模数据集的编程模型。
- YARN（Yet Another Resource Negotiator）：用于管理集群资源，调度任务和监控应用程序的框架。
- HBase：一个分布式的NoSQL数据库，可用于存储大规模结构化数据。
- Pig：一种高级的数据流编程语言，用于在Hadoop上进行数据分析。
- Hive：一种基于SQL的数据仓库工具，可用于在Hadoop上进行数据查询和分析。
- Spark：一种基于内存的分布式计算框架，用于在Hadoop上进行数据处理和分析。

4. Hadoop中什么是块？

在Hadoop中，块是数据的基本单位。HDFS将大文件分成多个块，并将这些块存储在不同的计算节点上。默认情况下，块大小为128 MB。

5. 什么是NameNode和DataNode？

NameNode是Hadoop分布式文件系统（HDFS）的主节点，用于管理文件系统的元数据。它维护了文件系统的命名空间和文件与块之间的映射关系。DataNode是存储实际数据块的节点。

6. 什么是Hadoop调度器？

Hadoop调度器用于管理集群资源，并将任务分配给不同的计算节点。它决定哪些任务应该在哪个节点上运行，并确保每个节点都得到足够的资源来完成任务。

7. 什么是Hadoop压缩？如何进行压缩？

Hadoop压缩是指将数据压缩为更小的存储大小，以便在Hadoop中更有效地存储和传输数据。Hadoop支持多种压缩算法，例如Gzip，Snappy和LZO。可以使用Hadoop提供的压缩库或使用自定义压缩程序来压缩数据。