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《前后端面试题》专栏集合了前后端各个知识模块的面试题，包括html，javascript，css，vue，react，java，Openlayers，leaflet，cesium，mapboxGL，threejs，nodejs，mangoDB，SQL，Linux… 。
文章目录
- 一、本文面试题目录
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- 16. 什么是HDFS？它的设计理念是什么？
- 17. HDFS的架构由哪些组件构成？各组件的作用是什么？
- 18. NameNode和DataNode的职责分别是什么？
- 19. 简述HDFS的读写流程。
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- 读流程：
- 写流程：
- 20. HDFS中的块（Block）是什么？默认大小是多少？为什么块设置得较大？
- 21. 什么是副本机制？HDFS默认副本数是多少？副本放置策略是什么？
- 22. Secondary NameNode的作用是什么？它与NameNode的关系？
- 23. NameNode如何管理元数据？元数据保存在哪里？
- 24. 什么是NameNode的“安全模式”？如何进入和退出？
- 25. DataNode的心跳机制和块报告的作用是什么？
- 26. HDFS如何处理文件的追加操作？早期版本为什么不支持？
- 27. HDFS的Federation（联邦）机制解决了什么问题？
- 28. HDFS的HA（高可用）架构如何实现？解决了什么问题？
- 29. 如何在HDFS中创建、删除、复制文件？（命令行操作）
- 30. HDFS的“均衡器”（Balancer）的作用是什么？如何使用？
- 31. 什么是HDFS的“回收站”机制？如何配置？
- 32. HDFS支持的压缩格式有哪些？如何选择？
- 33. 如何监控HDFS的状态？（如命令或工具）
- 34. HDFS中文件损坏如何检测和修复？
- 35. HDFS的局限性有哪些？（如不适合小文件、低延迟访问等）
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- 二、110道Hadoop面试题目录列表
一、本文面试题目录
16. 什么是HDFS？它的设计理念是什么？
- 定义：HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop生态系统中的分布式文件系统，专为大规模数据存储和处理设计，运行在廉价的 commodity 硬件上。
- 设计理念：
- 海量数据存储：支持PB级甚至EB级数据存储，适合处理大规模数据集。
- 流式数据访问：强调数据的批量处理（一次写入、多次读取），而非低延迟的随机读写，优化了吞吐量。
- 容错性：通过副本机制（默认3个副本）应对硬件故障，确保数据可靠性。
- 简单的一致性模型：假设文件一旦写入后很少修改，主要支持追加操作（早期版本不支持，后期逐步完善），降低了分布式协调的复杂度。
- 硬件友好：可运行在普通服务器上，降低成本，同时通过软件层面的设计弥补硬件可靠性不足的问题。
17. HDFS的架构由哪些组件构成？各组件的作用是什么？
HDFS采用主从（Master-Slave）架构，主要组件包括：
- NameNo
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