Hadoop大数据面试题解析：核心技术与集群管理

"该资源是一份关于大数据面试题目的PDF文档，主要涵盖了HDFS(Hadoop Distributed File System)的基础知识和一些常见问题，旨在帮助求职者准备面试，挑战高薪职位。" 在这份文档中，主要涉及了以下几个重要的大数据和Hadoop相关知识点： 1. **HDFS组件**： - **NameNode**: 负责元数据管理，不存储实际数据。 - **DataNode**: 存储HDFS的数据块，是HDFS的主要数据存储节点。 - **Secondary NameNode**: 不是NameNode的热备，而是帮助NameNode定期合并编辑日志，减少NameNode重启时的恢复时间。 - **JobTracker/TaskTracker**：旧版Hadoop MapReduce的调度和任务执行组件，已经被YARN取代。 2. **HDFS配置**： - **Block Size**: HDFS的默认Block Size通常是128MB，用于决定文件如何分割存储。 - **副本数**：默认情况下，每个文件块会在HDFS中保存3份，以提供容错性和数据可靠性。 3. **HDFS性能瓶颈**： - 在廉价PC机组成的集群中，磁盘I/O通常是性能瓶颈，因为数据写入需要通过网络并复制多份。 4. **集群管理**： - **Puppet、Pdsh、Cloudera Manager**等工具可用于集群的自动化管理和监控。 - **Zookeeper**：提供分布式协调服务，在Hadoop和HBase等系统中起到关键作用。 5. **HDFS操作**： - **客户端上传文件**：客户端将文件切分成Block，直接上传到DataNode，NameNode负责协调Block的位置信息，不直接参与数据传输。 - **运行模式**：Hadoop可以运行在单机版、伪分布式和分布式模式下，其中分布式模式是实际生产环境中的常见模式。 6. **MapReduce**： - **原理**：MapReduce是一种并行计算模型，包含Map和Reduce两个主要阶段，用于处理和生成大数据集。 - **WordCount示例**：经典的MapReduce应用，用于统计文本中单词出现的次数，展示了MapReduce的基本工作流程。 7. **面试题**： - 面试题还涵盖了Hadoop的核心配置，如core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml等，以及如何通过"jps"命令检查Hadoop服务的状态。 这些知识点对于理解和使用Hadoop生态系统，尤其是HDFS和MapReduce的运作原理至关重要，对于准备大数据相关面试的求职者来说是非常有价值的参考资料。