2021大数据知识竞赛试题解析

"这份文档包含了2021年大数据知识竞赛的试题及答案，主要涉及大数据的基本概念、Hadoop框架的组成以及相关组件的功能。" 本文档提供的知识点涵盖了大数据的基本特征、Hadoop生态系统的组件以及HDFS（Hadoop Distributed File System）的工作原理。让我们逐一深入探讨这些知识点。 1. 大数据的特征： - 数据量大：大数据通常指处理的数据规模超过传统数据库软件工具的能力范围。 - 数据类型复杂：大数据包含结构化、半结构化和非结构化数据，如文本、图像、音频、视频等。 - 单位处理数据的速度高：大数据处理强调快速处理大量数据。 - 数据价值密度低：大数据中蕴含的价值信息相对较少，需要通过分析挖掘来提取。 2. 大数据流式处理应用场景： - 实时营销：根据用户实时行为进行个性化推荐。 - 实时服务：提供即时的客户服务响应，如智能客服。 - 实时监控：例如网络流量监控、设备状态监控等。 - 用户画像：不是流式处理典型应用，通常是离线批处理任务，用于构建用户行为模型。 3. Hadoop内核组件： - HDFS：分布式文件系统，负责数据存储。 - MapReduce：并行计算框架，处理大规模数据。 - YARN：资源管理系统，协调计算任务。 - Hbase：列族数据库，通常与Hadoop生态系统配合使用，但不属于内核。 4. HDFS配置： - 默认工作目录：/user/$USER，fs.default.name的配置应在`core-site.xml`文件中说明。 5. HDFS特性： - 高容错：通过数据冗余实现故障恢复。 - 大文件存储：适合存储大文件，不适合频繁的小文件操作。 - 高吞吐量：优化批量读写，而非大量随机读取。 6. HDFS元数据信息： - fsimage：保存HDFS的文件系统元数据快照。 - edits：记录文件系统元数据的更改。 7. HDFS守护进程： - secondarynamenode：辅助NameNode，定期合并fsimage和editlogs。 - datanode：存储实际数据的节点。 - namenode：主节点，负责元数据管理。 - mrappmaster/yarnchild：MapReduce作业的管理进程，不属于HDFS。 8. SecondaryNameNode作用： - 不是热备份，而是帮助NameNode定期合并编辑日志，减轻NameNode重启时的负担。 9. Namenode职责： - 维护目录树结构和数据块信息。 - 负责客户端的读写请求。 - 不直接保存客户端上传的数据，而是指导DataNode进行存储。 10. SecondaryNamenode的作用： - 合并fsimage和editlogs，减少NameNode重启时间。 - 不涉及监控Namenode或管理Datanode，也不支持NamenodeHA。 11. 负责实际数据存储的程序： - Datanode：HDFS中存储客户端数据的实际节点。 12. DataNode的描述： - DataNode是相互独立的，但会相互通信和传输数据。 - 存储客户端上传的数据，并向NameNode报告其状态。 通过这份文档，我们可以了解到大数据的关键概念和Hadoop生态系统的核心组成部分，对于理解和应对大数据相关的考试或工作具有重要参考价值。