大数据Hadoop工程师面试题集：集群搭建与核心进程解析

"百大公司面试题集，包含Hadoop工程师相关的面试题目和参考答案，主要涉及Hadoop集群的搭建、配置以及各个组件的作用。适用于阿里巴巴、百度、腾讯、华为等公司的面试准备。" 在大数据处理领域，Apache Hadoop是一个核心的开源框架，常用于大规模数据集的分布式存储和计算。以下将详细介绍Hadoop的组成部分及其作用： 1. Hadoop的安装与配置： - 首先，需要创建特定用户，如`hadoop`，以便管理Hadoop相关服务。 - 接着，安装和配置JDK，确保环境变量设置正确。 - 在`hosts`文件中，定义域名与IP的映射，以简化节点间的通信。 - 安装SSH并配置无密码登录，便于集群内的节点间通信。 - 下载并部署Hadoop，根据集群需求配置各节点的Hadoop环境变量。 - 配置Hadoop的核心配置文件，如`hadoop-env.sh`, `core-site.xml`, `mapred-site.xml`, `hdfs-site.xml`, `yarn-site.xml`和`slaves`。 - 格式化NameNode，初始化HDFS的元数据。 - 最后，启动所有Hadoop服务，并通过`jps`检查进程是否运行，通过Web界面监控节点状态。 2. Hadoop集群中的关键进程及其作用： - **HDFS（Hadoop Distributed File System）**： - **NameNode**：是HDFS的主节点，负责管理整个集群的元数据，包括文件系统命名空间和文件的块信息。 - **Secondary NameNode**：辅助NameNode，定期合并fsimage和edit logs，防止NameNode内存压力过大，提供一定程度的冗余。 - **DataNode**：每个节点上都有，负责存储实际的数据块，执行读写操作。 - **HA HDFS（高可用HDFS）**： - **Active/Standby NameNode集群**：主从模式，确保NameNode的高可用性。 - **JournalNode集群**：存储NameNode的元数据变更，支持NameNode的故障切换。 - **Zookeeper集群**：用于选举Active NameNode和Standby NameNode，协调集群操作。 - **ZKFailover Controller (ZKFC)**：监控NameNode状态，协助故障切换。 - **YARN (Yet Another Resource Negotiator)**： - **ResourceManager**：全局资源管理器，分配计算资源，调度应用程序。 - **NodeManager**：每个节点上运行，负责管理容器（Container），执行任务。 - **MapReduce**： - **JobTracker**（在YARN中为ResourceManager）：协调并管理MapReduce作业的执行，分配任务。 - **TaskTracker**（在YARN中为NodeManager）：在工作节点上执行具体的任务。 以上就是Hadoop集群的基本结构和主要组件的职责。对于面试者而言，理解这些概念并能够详细阐述其工作原理是至关重要的。在实际面试中，除了理论知识，面试官还会关注候选人对于问题解决、系统优化和实际项目经验的展示。