大数据面试必备：Hadoop、HBase与Zookeeper核心知识点详解

本文档是一份针对大数据领域面试的题目试卷，涵盖了Hadoop、HBase、Zookeeper等多个关键组件及其相关的基础知识和高级应用。以下是详细的内容概要： 1. **Hadoop选择题** - **HDFS**（Hadoop分布式文件系统）组成部分： - A. NameNode：主名称节点，负责元数据管理。 - B. Jobtracker：旧版本中协调任务的节点，现在已被替换为ResourceManager。 - C. Datanode：存储数据块的节点。 - D. secondaryNameNode：辅助NameNode，用于数据块备份和合并元数据。 - E. TaskTracker：旧版本任务调度器，现为TaskManager。 - HDFS默认每个block保存3份副本，以提高数据可靠性。 - 客户端上传文件时，通常由NameNode调度数据到DataNode，而非直接上传。 - 集群瓶颈主要考虑网络和磁盘I/O，而非内存需求或管理方式。 - HBase源自Google的论文"The Google File System"，是一种NoSQL数据库。 - HBase底层数据存储依赖于HBase的内部实现（不是RDBMS），而计算能力由RegionServer提供。 - HBase的HFile数据格式包括MetaIndex（记录元数据位置）和Magic（存储校验和防止数据损坏）字段。 - KeyValue数据格式简单，Value部分通常为字符串，不具有复杂结构。 2. **HBase高级应用** - Coprocessor：用户自定义处理逻辑的扩展点。 - BloomFilter：用于快速判断元素是否存在，但可能会有误判。 3. **HBase安装与管理** - 安装和部署通常涉及shell脚本（如CShellScript）。 - Zookeeper在HBase中扮演着关键角色，如协调服务和集群管理。 4. **Zookeeper基础** - Zookeeper是分布式系统中的一致性服务提供者，而Kafka和Chubby也是分布式系统工具，但此处强调的是Zookeeper的基础应用。 5. Ganglia是一个分布式监控系统，可以实时监控集群的性能指标。 这份面试题涵盖了Hadoop生态系统的核心组件，包括HDFS的设计与工作原理、HBase的数据模型、高可用性和优化策略，以及Zookeeper在分布式环境中的重要性。考生需要具备扎实的大数据理论知识和实践经验，才能应对这些题目。