大数据基础知识测试：填空与选择题解析

"大数据试题.docx" 本资源是一份关于大数据技术的试题，涵盖了填空题和选择题，主要涉及Hadoop生态系统中的核心组件及其工作原理，包括HDFS、HBase、Hive、YARN以及相关的配置文件和操作命令。以下是试题内容的详细解释： 1. HDFS（Hadoop Distributed File System）由NameNode、DataNode和SecondaryNameNode三部分组成。NameNode作为元数据管理节点，负责文件系统的命名空间和访问控制；DataNode是数据存储节点，存储实际的数据块；SecondaryNameNode辅助NameNode，定期合并编辑日志以减轻NameNode的压力。 2. Hadoop集群可以在三种模式下运行：单机模式（本地模式）、伪分布式模式（在一台机器上模拟分布式环境）和完全分布式模式（多台机器构成的集群）。 3. 安装完全分布式Apache Hadoop需要配置四个核心文件：core-site.xml（核心配置）、hdfs-site.xml（HDFS配置）、mapred-site.xml（MapReduce配置）和yarn-site.xml（YARN配置）。 4. HBase是一个基于HDFS的分布式数据库，它使用HDFS来存储底层数据，并依赖Zookeeper提供分布式协调和服务发现功能。 5. Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，其默认使用Derby数据库存储元数据，而实际的数据则存储在HDFS中。 6. 浏览器中查看HDFS运行状况的默认端口号是50070，查看YARN运行状态的默认端口号是8088。 7. HDFS的默认块大小为128MB。如果一个文件大小为300MB，那么在HDFS中会被划分为3个块进行存储。 8. 使用Hadoop的shell命令，获取根目录下文件列表的命令是`hadoop fs -ls -R /`，创建名为“hdfs”的HDFS文件夹的命令是`hadoop fs -mkdir /hdfs`。 9. YARN（Yet Another Resource Negotiator）架构中，ResourceManager全局只有一个，负责整个集群的资源管理和调度。 选择题部分： 1. 配置Hadoop时，JAVA_HOME环境变量通常在`hadoop-env.sh`文件中设置，而不是其他选项中的配置文件。 2. 负责HDFS数据存储的是DataNode，而非其他选项中的组件。 3. Hadoop的文件API是通用的，不仅适用于HDFS，还可以应用于其他实现Hadoop FileSystem接口的文件系统。因此，选项A错误。 这些题目覆盖了Hadoop生态系统的基础知识，对于理解和掌握Hadoop及相关组件的工作原理具有指导意义。学习者可以通过解答这些题目，加深对大数据处理框架的理解，提升实践能力。