大数据面试精华：Hadoop与MapReduce详解

大数据面试题是一系列针对应聘者在大数据技术方面知识掌握程度的测试题目，通常用于评估候选人是否具备在Hadoop和MapReduce框架下进行数据分析和分布式计算的能力。以下是关于Hadoop和MapReduce的两个关键知识点： 1. Hadoop分布式文件系统 (HDFS)： - HDFS是一个高度容错的分布式文件系统，通过自动保存多个副本来保证数据的高可用性和容错性。其核心组件包括NameNode (NN)、Secondary NameNode (SNN) 和 DataNodes (DN)。 - NN负责管理文件系统的元数据，如所有权、权限和Block信息，同时保存在内存中的元数据会在HDFS启动时加载。重要的元数据信息存储在fsimage文件中，而操作日志则保存在edits文件中。 - 在安全模式下，HDFS禁止写入新的文件，直到所有元数据完全加载到内存。这时，DataNodes会检查数据块的完整性并修复潜在问题。 - 文件在HDFS中被划分为Block，每个Block默认有3个副本，确保数据冗余。 2. MapReduce计算模型： - MapReduce是一种离线计算模型，适用于大规模数据处理。它的工作流程分为四个步骤：split（切分）、map（映射）、shuffle（归约）和 reduce（聚合）。 - Split阶段，文件被切分成适合在Mapper中处理的小片段。 - Mapper接收到键值对数据，进行处理生成中间结果（通常是键值对的集合），可能存在数据倾斜和负载均衡问题。 - Shuffle阶段涉及数据重新分区、排序和合并，确保相同键值的记录归于同一Reduce任务，这有助于减少网络通信量。 - Reduce阶段接收键值对的集合，对每个键执行聚合操作，生成最终结果。 面试时，求职者应熟悉这些原理，能够深入解析HDFS的设计决策，以及如何优化MapReduce工作流程以应对性能瓶颈和数据分布问题。此外，面试官可能还会询问关于YARN（Yet Another Resource Negotiator，替代JobTracker的新调度器）或HBase、Hive等Hadoop生态系统组件的问题。理解这些细节是大数据工程师必备的核心技能。