Hadoop大数据习题及答案解析

"这份文档是大数据领域的练习题及其答案，主要涵盖了Hadoop的基础知识和HDFS、MapReduce的相关内容。Hadoop是由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，它起源于2004年的Nutch项目，并逐渐发展成为处理和存储大规模数据的核心工具。练习题包含了选择题，涉及到Hadoop的起源、数据类型、安装模式以及HDFS的组件和配置等知识点。" 本文档主要介绍了Hadoop的基本概念和相关技术，包括HDFS（Hadoop分布式文件系统）与MapReduce。首先，Hadoop是由Doug Cutting开发的，起始于2004年的Nutch项目，是一个用于处理和存储海量数据的开源框架。Hadoop的安装模式有多种，如单机模式、伪分布模式和完全分布式模式，但不包括所谓的“两分布式模式”。 在大数据的价值密度方面，由于大数据的规模庞大，其价值密度相对较低，这意味着从大量数据中提取有价值信息的过程需要更复杂的分析。非结构化数据，如视频监控数据，是大数据的一个重要组成部分，不同于结构化数据如企业ERP数据和财务系统数据。 HDFS是Hadoop的核心组件之一，负责数据的存储和管理。NameNode是HDFS的元数据管理节点，而DataNode是实际存储数据的节点，每个DataNode存储的数据块通常是唯一的。HDFS的默认BlockSize在Hadoop 1.0中是64MB，在Hadoop-2.x中，默认副本块的个数是3，以提高数据容错性和可用性。SecondaryNameNode并非NameNode的热备份，而是协助NameNode定期合并编辑日志，减轻NameNode的负担并优化系统启动时间。 此外，练习题还涵盖了关于DataNode的功能，如存储客户端上传的数据块，与其他DataNode通信，以及响应客户端的读写请求。了解这些基础知识对于理解Hadoop的工作原理和应用至关重要，有助于深化对大数据处理技术的理解。