Hadoop面试必备：45个关键问题与答案解析

"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。