大数据习题集：Hadoop基础知识与HDFS,MapReduce详解

本文档是一份针对大数据学习者设计的大数据练习题集，旨在帮助用户巩固Hadoop技术的基础知识，包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。题目涵盖了Hadoop的起源、安装模式、数据类型、HDFS的核心组件及其功能、以及数据块管理和复制策略等核心概念。 1. 题目涉及Hadoop的作者，考察了Hadoop的创建背景。Doug Cutting是Hadoop的主要开发者，因此选项C正确。 2. 大数据练习题关注Hadoop的历史发展，指出Hadoop起始于2003年Google发布GFS（Google File System）论文，这标志着大数据处理技术的开端，选项C符合。 3. 在Linux系统管理部分，提到了查询主机名的命令，CentOS 7中使用`hostname`命令来获取主机名，选项B正确。 4. 关于大数据价值密度的讨论，大数据的特点是数据量大，但价值密度低，因为并非所有数据都有很高的商业价值，选项A正确。 5. Hadoop的安装模式包括单机模式（用于测试），伪分布模式（模拟集群环境但只在一个机器上运行）、完全分布式模式（所有节点都参与），两分布式模式未提及，可能是个别教材或表述错误，通常没有这个选项。 6. 非结构化数据类型的例子包括视频监控数据和日志数据，这些数据没有固定的模式，选项C和D正确。 7. HDFS数据存储主要由DataNode负责，它们接收客户端的数据并存储，选项C正确。 8. HDFS 1.0的默认Block Size是128MB，选项C符合。 9. Hadoop 2.x集群中，HDFS的默认副本块数量是3个，提高数据冗余和可靠性，选项A正确。 10. DataNode的功能描述中，一个错误是所有DataNode存储的数据块不一定相同，这可能是因为副本策略可能导致数据分布，选项A不正确。 11. SecondaryNameNode的职责是辅助NameNode合并编辑日志，减轻主NameNode的工作负担和缩短启动时间，选项A正确。SecondaryNameNode对内存有一定的要求，并非总是与NameNode部署在同一节点，选项B和D错误。 12. 最后一个问题提及了gzip压缩文件和Block Size的设置，但具体问题内容缺失，可能询问如何配置读取gzip文件或处理大文件。 通过这份练习题，学习者可以深入理解Hadoop生态系统的核心组件及其操作原理，同时也能检验对大数据处理技术的理解程度。