Hadoop面试必备：核心概念与试题解析

"Hadoop面试题及答案，涵盖了Hadoop分布式文件系统(HDFS)的基本概念和MapReduce的工作流程。" 在Hadoop生态系统中，每个组件都有其特定的角色和职责。以下是对题目中涉及知识点的详细解释： 1. **HDFS数据存储**： - HDFS的数据存储由Datanode负责。Datanode是HDFS的基石，它们实际存储数据块，并在需要时提供数据给NameNode或客户端。 2. **HDFS的block默认保存份数**： - 默认情况下，HDFS中的每个数据块会复制3次，以提供容错性和高可用性。这确保了即使在部分节点故障的情况下，数据仍然可以被访问。 3. **与NameNode在同一节点启动的程序**： - NameNode通常与JobTracker不在同一节点启动。NameNode是HDFS的主节点，负责元数据管理；而JobTracker是MapReduce框架的主节点，负责任务调度。两者在架构上是分离的，以避免单一节点故障导致整个系统瘫痪。 **Hadoop集群架构**： - Hadoop集群采用master/slave架构，其中NameNode和JobTracker作为master节点，负责全局控制和调度，而DataNode和TaskTracker作为slave节点，执行实际的存储和计算任务。 - **SecondaryNameNode**： - 它不是NameNode的热备份，而是帮助NameNode定期合并编辑日志（edits log）和fsimage，以减小NameNode启动时的恢复时间。由于其内存需求较大，通常与NameNode不在同一机器上运行。 **MapReduce工作流程**： 1. **JobClient**： - JobClient是用户与Hadoop集群交互的接口，它将应用程序打包成JAR文件并提交到JobTracker。 2. **JobTracker**： - JobTracker是MapReduce的中心协调者，它接收JobClient提交的任务，拆分成MapTask和ReduceTask，并分配给TaskTracker执行。同时，JobTracker监控任务状态，处理失败的Task。 3. **TaskTracker**： - TaskTracker在各个数据节点上运行，它定期向JobTracker报告心跳，接收并执行TaskTracker分配的任务。TaskTracker能够本地化数据处理，即尽可能将任务分配给包含所需数据的节点，以减少数据传输。 Hadoop面试题涵盖了HDFS的基本操作和MapReduce的核心机制，这些都是理解Hadoop分布式计算系统的关键知识点。在准备面试时，深入理解这些概念及其相互关系对于展示你的专业技能至关重要。