Hadoop技能测评：LinkedIn题库精华

"这是一份关于Hadoop的技能评估题库，包含了18个问题，主要涵盖Hadoop生态系统中的核心概念、SQL窗口函数在Hive中的应用、优化策略以及安全性等方面。" ### Hadoop基础知识 1. **Partitioner**：在Hadoop MapReduce中，Partitioner控制的是中间键（intermediate keys）的分区。它决定了数据如何在不同的Reduce任务之间分布，以确保相同键的数据被分发到同一个Reducer处理，从而实现键值对的局部性。 ### Hive与SQL功能 2. **SQL窗口函数**：在Hive中，SQL窗口函数通过`OVER`和`RANK`等关键字实现。这些函数允许用户在特定的数据窗口上进行计算，如计算移动平均或排名，提供了类似标准SQL窗口函数的功能。 ### Hadoop性能优化 3. **Job优化**：针对慢速Reduce作业，遵循Hadoop最佳实践，应将分区 shuffle 添加到Reduce job，而不是Map job。这有助于改善数据分布并减少Reduce阶段的负载不均。 ### Hadoop安全性 4. **认证机制**：Hadoop在保护资源时实施认证。认证成功后，系统会设置一个签名HTTP（signed HTTP）类型的认证cookie，用于后续的授权和会话管理，确保通信安全。 ### MapReduce编程语言 5. **编写MapReduce作业**：MapReduce作业可以使用Java或Python来编写。虽然Hadoop最初是用Java设计的，但随着Hadoop的发展，Python和其他脚本语言也被支持，尤其是通过Apache Pig和Apache Spark等工具。 ### 提高性能的Combiner 6. **本地聚合**：为了提高MapReduce作业的效率，用户可以可选地指定Combiner对象。Combiner是Map阶段的一个本地归约过程，它在数据发送到Reduce阶段之前对中间结果进行局部聚合，减少了网络传输的数据量。 这些题目覆盖了Hadoop开发、查询优化和集群管理的关键点，对于准备LinkedIn上的Hadoop技能测评或是提升Hadoop相关知识的人来说，是非常有价值的参考资料。通过解答这些问题，你可以深入理解Hadoop的工作原理、优化技巧以及安全性措施。