数据计算课程考试：HDFS、Hadoop架构与瓶颈分析

《数据计算》课程考试题目涵盖了数据计算基础理论与实践应用的重要知识点。该文档包含选择题、填空题以及简答题，旨在测试学生对于Hadoop生态系统及其组件的理解，如HDFS（Hadoop Distributed File System）的工作原理、副本策略、Hadoop作者以及集群性能瓶颈分析。 1. **选择题**： - 问题1着重考察了HDFS中的关键角色，正确答案是C，Datanode负责实际的数据存储。 - 第2题询问HDFS的默认块保存份数，标准答案是A，每份默认保存3份以实现容错性。 - 第3题涉及Hadoop的创始人，正确答案是C，Doug Cutting是Hadoop的主要开发者。 - 第4题考查SecondaryNameNode的功能，正确答案是C，它用于合并编辑日志以优化NameNode性能。 - 最后，第5题强调了集群性能瓶颈，常见瓶颈是磁盘I/O，因为HDFS的复制策略导致大量磁盘I/O操作。 2. **填空题**： - 学生需要了解Hadoop的三种运行模式：单机版、伪分布式和分布式，这涉及到集群的配置和部署方式。 - HDFS的默认BlockSize大小可填64MB或128MB，但这里提到128MB也是正确的，表明可能有不同的配置选项。 - MapReduce的作业流程被分解为map和reduce两个阶段，以及master JobTracker和slave TaskTracker的角色。 - Shuffle过程是MapReduce的关键步骤，它确保reducer接收到键值对已按键排序的输入。 3. **简答题**： - 题目1要求解释分布式计算的概念，定义指出分布式计算是一种通过网络连接的多台计算机协作完成大规模计算任务的技术，通过数据分割、并行计算和结果整合来提高效率。 - 题目2则深入到Hadoop架构的核心——NameNode，学生需要理解NameNode在整个分布式计算中的核心作用和其在集群中的角色。 通过这份考试题目，学生不仅能测试对Hadoop技术的掌握，还能了解分布式计算的基本概念和HDFS的设计原则。理解这些问题有助于提升学生的分布式系统设计、编程和性能优化能力。