"Hadoop面试45个题目及答案.doc包含了Hadoop面试的45个问题和对应的答案，涵盖了Hadoop集群的不同运行模式、注意事项、配置细节以及相关组件的端口号等核心知识点。"
Hadoop是大数据处理领域的一个关键组件，主要用于分布式存储和计算。面试中经常考察对Hadoop的理解和实际操作能力。以下是一些关键知识点的详细说明：
1. **Hadoop运行模式**：
- **单机模式**：适用于开发和测试，所有组件在同一JVM上运行，使用本地文件系统。
- **伪分布式模式**：所有守护进程在同一台机器上运行，适用于开发和测试环境。
- **全分布式模式**：生产环境常用，多个节点构成集群，各节点运行不同的守护进程。
2. **配置文件**：
- **旧版配置**：hadoop-default.xml和hadoop-site.xml，但现在已被新配置文件取代。
- **新版配置**：core-site.xml（核心配置）、hdfs-site.xml（HDFS配置）、mapred-site.xml（MapReduce配置），存放在conf/子目录下。
3. **Hadoop守护进程及其端口**：
- Namenode：负责元数据管理，端口号默认为8020。
- Jobtracker：在Hadoop 1.x中负责任务调度和资源管理，端口号默认为8021。
- Tasktracker：执行Map和Reduce任务，端口号默认为50060。在Hadoop 2.x中，Jobtracker被YARN的ResourceManager替代，Tasktracker被NodeManager替代。
4. **RAM溢出因子**：
- 溢出因子指的是Map阶段数据写入磁盘时，内存中数据与磁盘临时文件的比例，一般设置为0.8，表示80%的数据会被溢写到磁盘。
5. **Hadoop工作目录**：
- `fs.defaultFS`或`fs.mapr.working.dir`通常指HDFS的根目录，用于存放用户数据和Hadoop系统文件。
6. **Hadoop安装位置**：
- 在Cloudera和Apache的发行版中，Hadoop通常安装在`/usr/lib/hadoop-0.20/`这样的路径下。
除了上述要点，面试还可能涉及HDFS的副本策略、Block大小的设置、NameNode的高可用、Hadoop MapReduce的工作原理、Hadoop YARN的资源调度机制、Hadoop的容错机制（如检查点和快照）、以及Hadoop与其他大数据技术（如Hive、Pig、Spark）的集成等内容。对于开发者和管理员来说，理解和掌握这些知识是至关重要的，因为它们直接影响到Hadoop集群的性能、稳定性和效率。
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