Hadoop大数据面试必备：50道面试题解析

"这份文档包含了大数据领域的50道面试题及其答案，主要聚焦于Hadoop相关的知识，包括Hadoop的三种运行模式、注意事项、配置细节以及相关组件的端口设置等。" 在大数据领域，Hadoop是核心的分布式计算框架，它提供了处理海量数据的能力。以下是基于题目内容提取的一些关键知识点： 1. **Hadoop运行模式**： - **单机模式（本地模式）**: 在这种模式下，所有服务都在一个JVM上运行，不涉及网络通信，适合本地开发和测试小型MapReduce程序。 - **伪分布式模式**: 适用于开发和测试环境，所有守护进程在同一台机器上运行，但模拟分布式环境的行为。 - **全分布式模式**: 生产环境中使用，由多台主机构成的集群，各个守护进程分别在不同的主机上运行。 2. **注意点**： - 单机模式无守护进程，使用本地文件系统。 - 伪分布式模式虽模拟分布式，但不适用于真实集群环境。 - 全分布式模式需配置主从节点，并确保各节点间的通信正常。 3. **Hadoop遵循的模式**： - Hadoop遵循UNIX风格，配置文件组织结构与UNIX系统类似。 4. **目录结构**： - 在Cloudera和Apache的部署中，Hadoop通常安装在`/usr/lib/hadoop-0.20`这样的目录下。 5. **主要组件的端口号**： - Namenode: 默认端口7000（文档中70可能有误，实际为7000或8020） - Jobtracker: 默认端口50030（文档中30可能有误，实际为50030） - Tasktracker: 默认端口50060（文档中60可能有误，实际为50060） 6. **配置文件**： - `core-site.xml`: 存储Hadoop的基本配置，如文件系统默认名称。 - `hdfs-site.xml`: 配置HDFS相关参数，如NameNode和DataNode的目录。 - `mapred-site.xml`: MapReduce相关参数配置。 7. **其他配置项**： - 溢出因子(Spillfactor): 与溢写有关，设置临时文件中存储的数据量。 - `fs.mapr.working.dir`: 定义工作目录，通常是一个目录路径。 - `dfs.name.dir`: 决定NameNode存储元数据的位置。 - `dfs.data.dir`: 设定DataNode存储数据块的路径。 - `fs.checkpoint.dir`: 第二NameNode用于定期快照的目录。 8. **下载Hadoop**： - 对于Ubuntu和Cloudera环境，可以从Cloudera官方网站或者Apache官网下载相应的Hadoop版本。 以上内容涵盖了Hadoop集群的基础知识，包括运行模式、配置、组件和目录结构等，对于理解Hadoop的运作原理和进行面试准备非常有帮助。实际操作时，需根据最新的Hadoop版本和官方文档进行准确配置。