Hadoop面试必备：45个关键问题解析

"Hadoop常见的45个面试题" 在深入探讨Hadoop的面试知识点之前，首先需要理解Hadoop是一个开源的分布式计算框架，由Apache软件基金会维护，它旨在处理和存储大规模数据集。Hadoop的核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce，此外还有YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为资源管理系统。以下是基于标题和描述中提到的几个关键点的详细解释： 1. **Hadoop集群的三种运行模式** - **单机模式**：适合开发人员进行代码调试，所有的服务都在同一个JVM中运行，使用本地文件系统。 - **伪分布式模式**：适用于开发和测试，所有Hadoop守护进程在同一台机器的不同进程中运行，模拟分布式环境。 - **全分布式模式**：实际的生产环境设置，Hadoop服务分布在多台机器上，提供高可用性和容错性。 2. **配置文件的变化** - **早期配置**：过去，Hadoop的配置主要依赖`hadoop-default.xml`和`hadoop-site.xml`。 - **当前配置**：现在，Hadoop的配置文件包括`core-site.xml`（核心配置）、`hdfs-site.xml`（HDFS配置）和`mapred-site.xml`（MapReduce配置），它们都位于`conf`子目录下。 3. **Hadoop守护进程端口** - **Namenode**：通常运行在50070端口，负责元数据管理。 - **JobTracker**：在旧版MapReduce中，运行在50030端口，负责任务调度和资源管理。 - **Tasktracker**：在旧版MapReduce中，运行在50060端口，执行Map和Reduce任务。 4. **RAM溢出因子** - 溢出因子（Spill Factor）是指在Map阶段，数据写入磁盘时，当内存缓冲区达到一定比例（通常为80%）时，会将数据溢写到本地磁盘的临时文件中。 5. **HDFS工作目录** - `fs.mapr.working.dir`通常用于MapR Hadoop发行版，表示用户的默认工作目录。在其他Hadoop发行版中，类似的配置可能是`fs.defaultFS`或`fs.default.name`，它定义了HDFS的根目录。 6. **Hadoop与UNIX模式** - Hadoop在设计时受到UNIX哲学的影响，例如，它有类似`conf`目录来存放配置文件。 7. **Hadoop安装路径** - 在Cloudera和Apache发行版中，Hadoop可能被安装在`/usr/lib/hadoop-0.20/`这样的路径下，但具体路径可能会因不同发行版和版本而异。 除了上述要点，面试中还可能涉及更多Hadoop相关的问题，例如： - HDFS的数据块大小及其作用。 - MapReduce的工作原理。 - YARN如何取代JobTracker并提升效率。 - Hadoop的容错机制，如NameNode的高可用性。 - Hadoop生态系统的其他组件，如HBase、Hive、Pig、Oozie等。 - Hadoop的安全特性，如Kerberos认证。 - 数据倾斜问题及其解决策略。 - 调优策略，如调整MapReduce的参数以优化性能。 准备Hadoop面试时，除了掌握基本概念，还需要了解最新版本的变化、实践经验以及如何解决实际遇到的问题。