在Hadoop面试题中，这部分主要涵盖了对Hadoop核心组件的理解和常用命令操作。以下是涉及的知识点详解：
1. **Job管理**：
- **杀死job**：要停止一个正在运行的Hadoop job，首先使用`hadoop job -list`命令获取job ID，然后通过`hadoop job -kill jobid`来终止任务。
2. **HDFS文件系统操作**：
- 删除HDFS目录：可以使用`hadoop fs -rm -r /tmp/xxx`命令删除HDFS上的指定目录，`-r`表示递归删除。
3. **HDFS架构理解**：
- **NameNode**：作为HDFS的元数据管理器，NameNode负责存储文件系统的目录树和Block（数据块）的元数据，包括Block的位置信息，但并不是所有元数据都存储在本地磁盘。
- **DataNode**：负责存储实际的数据块，并通过长连接与NameNode通信，不过关于DataNode与NameNode通信的方式可能存在争议。
- **权限和安全**：虽然Hadoop有一定的权限管理和安全措施，但这部分说法错误，可能强调的是Hadoop的安全模型和 Kerberos等安全协议。
4. **Hadoop命令与工具**：
- `hadoop dfsadmin -report`命令用于检查HDFS健康状况，而不是检测损坏块。
- 默认调度策略：Hadoop的默认调度器是FIFO（First In First Out，先进先出）。
5. **面试题类型与内容**：
- 题目类型包括单选、多选和判断题，涉及HDFS的工作原理（如Block的复制策略）、集群管理、监控工具（如Ganglia和Nagios）、Hadoop的运行模式、Cloudera CDH的部署方式、以及Hadoop的编程语言支持等。
6. **误解和注意事项**：
- 例如，关于DataNode与NameNode的通信方式，可能存在不同的观点；集群的RAID配置并非必要，因为Hadoop设计时已考虑了数据冗余；还有关于Hadoop的付费性质和MapReduce语言限制的陈述也是错误的。
在准备Hadoop面试时，除了掌握上述知识点，还应深入理解分布式计算的基本概念，如MapReduce的工作原理，Hadoop的体系结构（包括HDFS和YARN），以及Hadoop生态系统的其他组件如Hive、HBase等。同时，熟悉常用的命令行操作和异常处理也是至关重要的。
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