掌握Hadoop面试关键：架构、端口与实战版本解析

面试相关话题涵盖了Hadoop技术栈的重要知识点，包括Hadoop的基础概念、核心组件的功能、常见端口以及在实际项目中的应用。首先，Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式计算平台，它旨在让用户能够在无需关注底层复杂性的情况下，利用集群资源进行大规模数据处理和存储。其核心架构主要包括Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。 HDFS是Hadoop分布式文件系统，它负责存储海量数据，通过维护多个数据副本，确保数据的高可靠性和容错性。当某个节点发生故障时，HDFS能自动将任务重新分配到其他节点上，降低了单点故障的影响。然而，Hadoop不适用于对低延迟访问有严格要求的应用场景，例如实时交互式数据操作。此外，处理大量小文件时，HDFS可能会占用NameNode过多内存。 YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为资源管理器，负责调度和分配计算资源给NodeManager，提高了系统的可扩展性和效率。YARN上的JobHistory服务器用于跟踪作业历史，而HDFS NameNode的端口如8020、9000和9820分别用于内部通信和用户接口，9870用于用户查询，YARN任务状态则可通过8088端口查看。 在项目实践中，Hadoop版本号的选择至关重要，例如版本6.2.1。HDFS的写入流程涉及客户端与NameNode的交互：首先，客户端确定文件的存储位置，如果文件不存在或者父目录不存在，则请求失败；接着，NameNode确认写入权限后，客户端将文件分割成多个Block，每个Block会被发送到对应的DataNode进行存储。DataNode在接收到Block后，会将其复制到集群内的其他节点，确保数据冗余。 掌握这些知识点对于准备Hadoop相关的技术面试至关重要，包括理解分布式计算环境的架构设计、数据存储与访问机制、以及实际操作流程等。候选人需要熟悉如何优化Hadoop性能，处理不同规模的数据，并应对可能出现的问题，这将有助于在面试中展现出扎实的专业技能和实践经验。