Hadoop面试攻略：必会知识点与架构解析

Hadoop面试是大数据领域求职者必须面对的重要环节，本文档集结了一系列针对Hadoop技术的面试题目，旨在帮助应聘者准备应对HR可能提出的各种挑战。首先，我们来看看关于Hadoop分布式文件系统（HDFS）的基础知识。 1. HDFS的核心组件中，数据存储的主要责任落在**DataNode**（选项C）上。DataNode负责将数据块存储在节点本地磁盘，并向NameNode报告存储信息。NameNode（选项A）则作为全局命名空间的管理者，负责元数据管理，如目录树、块的分配和复制。 2. 在HDFS中，为了提高数据的可靠性，每个数据块默认会被保存**三份**（选项A），即使有部分节点故障，仍能保证数据的完整性。这种冗余机制被称为副本放置策略，通常选择3个副本，以实现高可用性和容错性。 3. NameNode和JobTracker是Hadoop集群中的master节点，它们共同管理整个系统的状态。通常情况下，**JobTracker**（选项D）会与NameNode部署在同一节点，因为它们都需要实时访问元数据。然而，考虑到性能和稳定性，**SecondaryNameNode**（选项B）可能会部署在独立的物理机器上，用于定期合并和检查元数据。 4. MapReduce是Hadoop生态系统中的核心计算模型，它的执行流程包括以下几个关键组件： - **JobClient**：用户端的应用程序提交任务到JobTracker，将配置参数打包成jar并上传至HDFS。 - **JobTracker**：作为调度器，它接收任务请求，分配任务给TaskTracker，监控任务进度，处理失败的任务重试。 - **TaskTracker**：运行在多台机器上的slaver服务，主动与JobTracker通信，执行分配给它的Map和Reduce任务。 了解这些知识点不仅能帮助你在Hadoop面试中展示扎实的技术功底，还能让你深入理解Hadoop的大数据处理框架，包括其设计原则、数据存储机制和计算模型。祝你在面试中表现出色，顺利获得心仪的工作机会！