Hadoop大数据选择题集锦及解析

"这份资源是大数据相关的练习题库，包含了1000道选择题及答案，涵盖了Hadoop、Hive、Kafka、HBase等大数据技术领域的重要知识点。" 在大数据领域，Hadoop是一个核心的开源框架，主要用于处理和存储大规模数据。以下是基于题目内容提炼的一些关键知识点： 1. **HDFS架构**： - NameNode是Hadoop分布式文件系统（HDFS）的主节点，负责元数据管理，不存储实际数据。 - DataNode是HDFS的从节点，负责存储数据块（Block）。 - SecondaryNameNode不是NameNode的热备份，而是协助NameNode定期合并编辑日志，以减轻NameNode重启时的压力。 2. **HDFS配置**： - 默认情况下，HDFS中的一个Block会被复制成3份，分布在不同的DataNode上，以提供容错性。 - HDFS的BlockSize通常为64MB，但这个值可以根据需求进行调整。 3. **Hadoop组件**： - JobTracker（在Hadoop 1.x中）和TaskTracker负责作业管理和任务调度，而在Hadoop 2.x中，这些功能被YARN的ResourceManager和NodeManager替代。 - Hadoop的作者是Doug Cutting，他后来创建了Apache Lucene，并为Google的MapReduce论文启发而发展了Hadoop。 4. **集群性能优化**： - 集群性能瓶颈通常出现在磁盘IO上，而非CPU、网络或内存。 - 配置机架感知有助于提高数据读写效率，因为MapReduce会优先从同一机架内的DataNode获取数据，减少网络延迟。 5. **Hadoop运行模式**： - Hadoop可以在单机版（本地模式）、伪分布式和全分布式模式下运行，分别用于开发测试和生产环境。 6. **Cloudera CDH部署**： - Cloudera提供了多种安装CDH（Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop）的方法，包括通过Cloudera Manager、Tarball、Yum和Rpm等方式。 7. **客户端行为**： - 客户端在上传文件时，会将文件切分成Block并直接上传到多个DataNode，而不是通过NameNode传递数据。 8. **Hadoop生态系统**： - Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于查询和管理大数据集。 - Kafka是一种高吞吐量的分布式消息队列，常用于实时数据流处理。 - HBase是基于Hadoop的分布式NoSQL数据库，适合存储非结构化和半结构化数据。 这些选择题覆盖了Hadoop及其生态系统的多个方面，对于学习和掌握大数据处理技术具有很高的价值。通过解答这些题目，学习者可以深入理解Hadoop的工作原理、集群管理和数据存储策略。