Hadoop面试必备:45个关键问题与答案解析
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"Hadoop面试题目及答案.pdf" Hadoop是一个开源框架,主要设计用于处理和存储大量数据,尤其适合大数据分析。这份资料包含了45个Hadoop面试题目及答案,涵盖了Hadoop集群的不同运行模式、配置细节、核心组件及其工作原理等方面。 1. Hadoop集群可以运行的3个模式: - 单机(本地)模式:在这种模式下,所有组件都在同一个JVM上运行,不涉及分布式文件系统,适用于开发和简单的测试。 - 伪分布式模式:所有守护进程在同一台机器上运行,模拟分布式环境,适用于开发和更复杂的测试。 - 全分布式模式:在生产环境中使用,由多台主机组成,每个组件在不同的主机上运行,提供真正的分布式计算能力。 2. 单机模式和伪分布式模式的区别: - 单机模式不启动任何守护进程,使用本地文件系统。 - 伪分布式模式虽然所有组件在同一台机器上,但会模拟网络环境,启动所有守护进程。 3. 全分布式模式的特点: - 在生产环境中,使用多台主机构建集群,守护进程分别运行在各自主机上,主节点(如Namenode)和从节点(如Datanode和Tasktracker)分离,确保高可用性和扩展性。 4. Hadoop遵循UNIX模式,其配置文件结构与UNIX系统类似,且在安装时,Hadoop通常位于特定目录,例如在Cloudera或Apache环境下,可能在`/usr/lib/hadoop-0.20/`。 5. Hadoop的核心配置文件已经演变,目前包括: - `core-site.xml`:配置Hadoop的基本行为,如默认文件系统。 - `hdfs-site.xml`:配置HDFS(Hadoop Distributed File System)的行为,如副本数量。 - `mapred-site.xml`:配置MapReduce作业的执行细节。 6. 溢出因子(Spillfactor)是指在Map阶段,数据写入磁盘的策略,当内存达到一定比例时,会将数据写入到临时文件,以防止内存溢出。 7. `fs.mapr.working.dir`是MapR文件系统的默认工作目录,但问题似乎没有完整给出。 这些面试题目揭示了Hadoop基础知识的重要性,包括集群部署、配置管理以及核心组件的工作机制,对于理解和使用Hadoop进行大数据处理至关重要。掌握这些知识点不仅有助于面试,也是成为Hadoop专家的基础。
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