Hadoop大数据面试题及答案解析

该文档是一份关于大数据面试的题目集，包含了多项选择题、多选题和判断题，主要涵盖Hadoop及其相关组件的基础知识，包括HDFS、Hadoop架构、集群管理和监控工具等方面。 1. HDFS数据存储由Datanode负责，NameNode主要管理元数据。 2. HDFS中的block默认保存3份，以确保数据的高可用性。 3. NameNode通常与DataNode在同一节点启动，以高效地协调数据存储和检索。 4. Hadoop的作者是Doug cutting，他是Apache Hadoop项目的创始人。 5. HDFS的默认BlockSize通常是128MB，这个大小可以根据实际需求进行调整。 6. 集群的最主要瓶颈往往是磁盘，因为数据读写速度直接影响系统性能。 7. SecondaryNameNode并非NameNode的热备，它的主要任务是协助NameNode合并编辑日志，减少NameNode重启时的恢复时间。 8. 集群管理工具有Puppet、Pdsh、Cloudera Manager和Zookeeper，它们用于集群配置、监控和管理。 9. 机架感知配置使得数据在不同的机架上分布，提高容错性和网络效率。 10. Client端上传文件时，会将文件切分成Block并直接上传到多个DataNode，而不是通过NameNode传递。 11. Hadoop可以运行在单机版、伪分布式和分布式模式下，分别用于开发测试和大规模生产环境。 12. Cloudera提供了多种安装CDH（Cloudera Distribution Including Apache Hadoop）的方法，包括Cloudera Manager、Tarball、Yum和Rpm。 13. Ganglia不仅能够监控，还支持设置告警，以通知集群状态异常。 14. HDFS的BlockSize是可以修改的，根据需要进行配置。 15. Nagios可以监控Hadoop集群，通过插件扩展来支持不同服务的监控。 16. 如果NameNode失效，SecondaryNameNode并不会立即接管，而是作为辅助角色帮助恢复。 17. Cloudera CDH提供免费社区版本和付费企业版本。 18. MapReduce并不只支持Java编写，还可以使用其他编程语言如Python、Perl等。 19. HDFS不支持数据的随机读写，而是设计为顺序访问和批量处理。 20. NameNode管理metadata，但通常metadata缓存在内存中，而非每次请求都从磁盘读取。 21. NameNode的确在本地磁盘上保存Block的位置信息，以便快速查找数据。 22. DataNode确实通过长连接与NameNode保持通信，以实时同步数据和状态信息。 23. Hadoop虽然有副本机制，但NameNode仍然是单点，可能存在单点故障问题。 24. Slave节点如DataNode需要存储数据，因此大磁盘有助于提高存储容量。 25. `hadoop dfsadmin -report`命令用于报告HDFS的总体状态，包括损坏块。 26. Hadoop默认调度器是FIFO（先进先出），简单且公平。 27. 集群内推荐使用RAID以提高数据安全性，但不是必须的，具体取决于预算和需求。 28. 即使HDFS有多副本，NameNode仍存在单点问题，需要额外的高可用方案解决。 29. 每个map槽对应一个执行任务的线程。 30. MapReduce的input split通常基于数据块（Block）进行划分。 31. NameNode的Web UI端口是50030，该服务基于Jetty运行。 32. 文档中的内容并未完成，可能还有其他题目未列出。 这份面试题集涵盖了Hadoop生态系统的基础知识，对于准备大数据相关职位面试的人来说，是很好的复习材料。