大数据面试必备：HDFS与集群管理知识点解析

"这份PDF文件包含了100道大数据面试题，主要针对大数据工程师的职位。内容涵盖了HDFS（Hadoop分布式文件系统）的基础知识，包括数据存储、副本策略、NameNode与DataNode的角色、HDFS的配置参数、性能瓶颈分析、SecondaryNameNode的功能以及集群管理工具等。" 在大数据领域，HDFS是Apache Hadoop项目的核心组成部分，用于存储大规模的数据集。以下是一些关键知识点的详细解释： 1. **HDFS的数据存储**：DataNode是HDFS中负责数据存储的节点，它们通常分布在集群的不同机器上，以提高容错性和可用性。 2. **副本策略**：HDFS默认为每个数据块保存3份副本，以防止节点故障导致数据丢失。这有助于提高系统的可靠性和容错性。 3. **NameNode的角色**：NameNode是HDFS的元数据管理服务器，它维护文件系统命名空间和文件块到DataNode的映射信息。通常，NameNode不存储实际的数据。 4. **SecondaryNameNode**：SecondaryNameNode并非NameNode的热备份，而是一个辅助角色，主要用于定期合并NameNode的编辑日志，以减小NameNode重启时加载大量日志的时间。它应该部署在与NameNode不同的节点上。 5. **集群瓶颈**：在大数据集群中，由于采用廉价硬件，磁盘I/O经常成为性能的主要瓶颈，尤其是在高数据吞吐量的场景下。 6. **文件上传过程**：客户端在上传文件时，会先将文件切分成Block，然后直接上传到多个DataNode，而不是通过NameNode进行数据传输。NameNode仅负责协调和定位DataNode。 7. **集群管理工具**：Puppet、pdsh和Cloudera Manager都是常用于集群管理的工具。Zookeeper则是一个分布式协调服务，用于实现命名服务、配置管理、集群同步等，在Hadoop及HBase中扮演着重要角色。 这些面试题涉及的知识点对于理解Hadoop生态系统的运作至关重要，也是大数据工程师在面试中可能会遇到的常见问题。掌握这些概念和原理能够帮助求职者展示其在大数据领域的专业能力。