Hadoop大数据面试深度解析：50道必考题

"包含大数据面试题及答案的文档，涵盖了Hadoop集群的不同运行模式、注意事项、配置细节以及相关组件的端口号等" 在大数据领域，Hadoop是一个关键的开源框架，常用于处理和存储大规模数据集。文档提供的50道面试题涉及到Hadoop的基础知识和实践应用，对于理解Hadoop的工作原理和准备相关面试极具价值。以下是部分关键知识点的详细说明： 1. **Hadoop运行模式：** - **单机（本地）模式**：适合开发人员在本地进行快速测试，所有服务在同一JVM上运行，使用本地文件系统而非分布式文件系统（DFS）。 - **伪分布式模式**：在一台机器上模拟分布式环境，所有Hadoop守护进程运行在同一主机，用于开发和测试。 - **全分布式模式**：生产环境中的标准设置，多台主机构成集群，各角色如Namenode、Datanode和Tasktracker分别在不同主机上运行。 2. **注意点：** - 单机模式没有守护进程，使用本地文件系统。 - 伪分布式模式虽在单机上，但有多个进程模拟分布式环境。 - 全分布式模式需要在多台物理或虚拟主机上配置，确保主从节点分离。 3. **Hadoop与UNIX模式：** Hadoop遵循UNIX的设计哲学，其配置文件结构与UNIX系统类似，并且在某些发行版如Cloudera中，Hadoop可能被安装在类似`/usr/lib/hadoop-0.20`的目录下。 4. **关键配置文件：** - `core-site.xml`：核心配置，包括默认文件系统和其他通用设置。 - `hdfs-site.xml`：HDFS特定的配置，如元数据和数据存储路径。 - `mapred-site.xml`：MapReduce相关的配置，如JobTracker和Tasktracker的设置。 5. **组件端口号：** - Namenode的默认端口是8020，负责命名空间管理和块信息管理。 - Jobtracker的默认端口是8021，负责任务调度和资源管理。 - Tasktracker的默认端口是50060，用于接收Jobtracker的指令并执行任务。 6. **其他配置项：** - `fs.mapr.working.dir`：工作目录，一般用于存储临时文件。 - `dfs.name.dir`：定义了NameNode存储元数据的位置。 - `dfs.data.dir`：定义DataNode存储数据块的路径。 - `fs.checkpoint.dir`：第二Namenode用于定期检查点的目录，用于NameNode的故障恢复。 7. **下载Hadoop：** 如果使用Ubuntu和Cloudera，可以从Cloudera官方网站下载Hadoop的对应版本，或者通过Apache官方网站获取最新或特定版本的Hadoop。 这些知识点是理解Hadoop生态系统的关键，涵盖了从基础概念到高级配置的各个方面，对于面试准备和实际操作具有指导意义。在准备面试或进行Hadoop相关工作时，深入理解这些概念和配置是至关重要的。