Hadoop面试题

本文涵盖了Hadoop面试中可能遇到的问题,包括Hadoop运行原理、MapReduce和HDFS存储机制等。此外,文章还提供了关于Combiner的作用、常见问题解答等内容,帮助读者深入理解Hadoop的基本概念和实践应用。

hadoop面试题



面试hadoop可能被问到的问题,你能回答出几个 ?

1、hadoop运行的原理?

2、mapreduce的原理?

3、HDFS存储的机制?

4、举一个简单的例子说明mapreduce是怎么来运行的 ?

5、面试的人给你出一些问题,让你用mapreduce来实现?

      比如:现在有10个文件夹,每个文件夹都有1000000个url.现在让你找出top1000000url。

6、hadoop中Combiner的作用?


一、作用
1、combiner最基本是实现本地key的聚合,对map输出的key进行排序,value进行迭代。如下所示:
map: (K1, V1) → list(K2, V2) 
combine: (K2, list(V2)) → list(K2, V2) 
reduce: (K2, list(V2)) → list(K3, V3)

2、combiner还具有类似本地的reduce功能.
例如hadoop自带的wordcount的例子和找出value的最大值的程序,combiner和reduce完全一致。如下所示:
map: (K1, V1) → list(K2, V2) 
combine: (K2, list(V2)) → list(K3, V3) ,减轻reduce的负担!reduce: (K3, list(V3)) → list(K4, V4) 

3、如果不用combiner,那么,所有的结果都是reduce完成,效率会相对低下。使用combiner,先完成的map会在本地聚合,提升速度。

举一个hadoop自带的wordcount例子说明。
value就是一个叠加的数字,所以map一结束就可以进行reduce的value叠加,而不必要等到所有的map结束再去进行reduce的value叠加。

二、总结
1、combiner使用的合适,可以在满足业务的情况下提升job的速度,如果不合适,则将导致输出的结果不正确,上面7楼说的很对,不是所有的场合都适合combiner。根据自己的业务来使用。、


、hadoop就是map 和 reduce的过程。服务器上一个目录节点+多个数据节点。将程序传送到各个节点,在数据节点上进行计算
2、将数据存储到不同节点,用map方式对应管理,在各个节点进行计算,采用reduce进行合并结果集
3、就是通过java程序和目录节点配合,将数据存放到不同数据节点上
4、看上边的2.注意,分布式注重的是计算,不是每个场景都适合
5、将文件存放到不同的数据节点,然后每个节点计算出前十个进行reduce的计算


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常见的问题:

Hadoop科普文常见的45个问题解答

·        Hadoop

hadoop工作linux 

1.Hadoop集群可以运行的3个模式

·        单机(本地)模式

·        伪分布式模式

·        全分布式模式

2.  单机(本地)模式中的注意点?

在单机模式(standalone)中不会存在守护进程,所有东西都运行在一个JVM上。这里同样没有DFS,使用的是本地文件系统。单机模式适用于开发过程中运行MapReduce程序,这也是最少使用的一个模式。

3.  伪分布模式中的注意点?

伪分布式(Pseudo)适用于开发和测试环境,在这个模式中,所有守护进程都在同一台机器上运行。

4.  VM是否可以称为Pseudo

不是,两个事物,同时Pseudo只针对Hadoop

5.  全分布模式又有什么注意点?

全分布模式通常被用于生产环境,这里我们使用N台主机组成一个Hadoop集群,Hadoop守护进程运行在每台主机之上。这里会存在Namenode运行的主机,Datanode运行的主机,以及task tracker运行的主机。在分布式环境下,主节点和从节点会分开。

6.  Hadoop是否遵循UNIX模式?

是的,在UNIX用例下,Hadoop还拥有“conf”目录。

7.  Hadoop安装在什么目录下?

ClouderaApache使用相同的目录结构,Hadoop被安装在cd/usr/lib/hadoop-0.20/

8.  NamenodeJob trackertask tracker的端口号是?

Namenode70Job tracker30Task tracker60

9.  Hadoop的核心配置是什么?

Hadoop的核心配置通过两个xml文件来完成:1hadoop-default.xml2hadoop-site.xml。这些文件都使用xml格式,因此每个xml中都有一些属性,包括名称和值,但是当下这些文件都已不复存在。

10.  那当下又该如何配置?

Hadoop现在拥有3个配置文件:1core-site.xml2hdfs-site.xml3mapred-site.xml。这些文件都保存在conf/子目录下。

11.  RAM的溢出因子是?

溢出因子(Spill factor)是临时文件中储存文件的大小,也就是Hadoop-temp目录。

12.  fs.mapr.working.dir只是单一的目录?

fs.mapr.working.dir只是一个目录。

13.  hdfs-site.xml3个主要属性?

·        dfs.name.dir决定的是元数据存储的路径以及DFS的存储方式(磁盘或是远端)

·        dfs.data.dir决定的是数据存储的路径

·        fs.checkpoint.dir用于第二Namenode

14.  如何退出输入模式?

退出输入的方式有:1,按ESC2,键入:q(如果你没有输入任何当下)或者键入:wq(如果你已经输入当下),并且按下Enter

15.  当你输入hadoopfsck /造成“connection refused java exception’”时,系统究竟发生了什么?

这意味着Namenode没有运行在你的VM之上。

16.  我们使用UbuntuCloudera,那么我们该去哪里下载Hadoop,或者是默认就与Ubuntu一起安装?

这个属于Hadoop的默认配置,你必须从Cloudera或者Edurekadropbox下载,然后在你的系统上运行。当然,你也可以自己配置,但是你需要一个Linux boxUbuntu或者是Red Hat。在Cloudera网站或者是EdurekaDropbox中有安装步骤。

17.  “jps”命令的用处?

这个命令可以检查NamenodeDatanodeTask Tracker Job Tracker是否正常工作。

18.  如何重启Namenode

·        点击stop-all.sh,再点击start-all.sh

·        键入sudo hdfsEnter),su-hdfs Enter),/etc/init.d/haEnter),及/etc/init.d/hadoop-0.20-namenode startEnter)。

19.  Fsck的全名?

全名是:File System Check

20.  如何检查Namenode是否正常运行?

如果要检查Namenode是否正常工作,使用命令/etc/init.d/hadoop-0.20-namenode status或者就是简单的jps

 

21.  mapred.job.tracker命令的作用?

可以让你知道哪个节点是Job Tracker

22.  /etc /init.d命令的作用是?

/etc /init.d说明了守护进程(服务)的位置或状态,其实是LINUX特性,和Hadoop关系不大。

23.  如何在浏览器中查找Namenode

如果你确实需要在浏览器中查找Namenode,你不再需要localhost:8021Namenode的端口号是50070

24.  如何从SU转到Cloudera

SU转到Cloudera只需要键入exit

25.  启动和关闭命令会用到哪些文件?

SlavesMasters

26.  Slaves由什么组成?

Slaves由主机的列表组成,每台1行,用于说明数据节点。

27.  Masters由什么组成?

Masters同样是主机的列表组成,每台一行,用于说明第二Namenode服务器。

28.  hadoop-env.sh是用于做什么的?

hadoop-env.sh提供了Hadoop. JAVA_HOME的运行环境。

29.  Master文件是否提供了多个入口?

是的你可以拥有多个Master文件接口。

30.  hadoop-env.sh文件当下的位置?

hadoop-env.sh现在位于conf

31.  Hadoop_PID_DIR中,PID代表了什么?

PID代表了“Process ID”

32.  /var/hadoop/pids用于做什么?

/var/hadoop/pids用来存储PID

33.  hadoop-metrics.properties文件的作用是?

hadoop-metrics.properties被用做“Reporting”,控制Hadoop报告,初始状态是“not to report”

34.  Hadoop需求什么样的网络?

Hadoop核心使用ShellSSH)来驱动从节点上的服务器进程,并在主节点和从节点之间使用password-less SSH连接。

35.  全分布式环境下为什么需求password-less SSH

这主要因为集群中通信过于频繁,Job Tracker需要尽可能快的给Task Tracker发布任务。

36.  这会导致安全问题吗?

完全不用担心。Hadoop集群是完全隔离的,通常情况下无法从互联网进行操作。与众不同的配置,因此我们完全不需要在意这种级别的安全漏洞,比如说通过互联网侵入等等。Hadoop为机器之间的连接提供了一个相对安全的方式。

37.  SSH工作的端口号是?

SSH工作的端口号是NO.22,当然可以通过它来配置,22是默认的端口号。

38.  SSH中的注意点还包括?

SSH只是个安全的shell通信,可以把它当做NO.22上的一种协议,只需要配置一个密码就可以安全的访问。

39.  为什么SSH本地主机需要密码?

SSH中使用密码主要是增加安全性,在某些情况下也根本不会设置密码通信。

40.  如果在SSH中添加key,是否还需要设置密码?

是的,即使在SSH中添加了key,还是需要设置密码。

41.  假如Namenode中没有数据会怎么样?

没有数据的Namenode就不能称之为Namenode,通常情况下,Namenode肯定会有数据。

42.  Job Tracker宕掉时,Namenode会发生什么?

Job Tracker失败时,集群仍然可以正常工作,只要Namenode没问题。

43.  是客户端还是Namenode决定输入的分片?

这并不是客户端决定的,在配置文件中以及决定分片细则。

44.  是否可以自行搭建Hadoop集群?

是的,只要对Hadoop环境足够熟悉,你完全可以这么做。

45.  是否可以在Windows上运行Hadoop

你最好不要这么做,Red Hat Linux或者是Ubuntu才是Hadoop的最佳操作系统。在Hadoop安装中,Windows通常不会被使用,因为会出现各种各样的问题。因此,Windows绝对不是Hadoop的推荐系统。

 






<think>好的,我现在需要处理用户关于Hadoop面试题的请求。首先,用户明确提到想要查找与Hadoop相关的面试题及答案解析,并提供了三个引用内容。我需要确保回答符合用户的要求,同时正确引用提供的资料。 首先,我要回顾用户提供的引用内容: 引用[1]指出Hadoop不支持随机读写,而适用于顺序访问。引用[2]详细介绍了Hadoop的基本概念,特别是HDFS的特点,如分布式存储、容错机制,以及“一次写入、多次读取”的模式。引用[3]列出了Hadoop的组件,如NameNode、DataNode等。 接下来,我需要生成相关的面试题,确保问题覆盖Hadoop的核心概念,并利用提供的引用内容。例如,关于HDFS的随机读写问题可以直接引用引用[1]。Hadoop的定义和组件可以引用引用[2]和[3]。同时,问题需要多样化,涵盖基础概念、组件功能、优缺点、应用场景以及生态系统工具。 需要确保每个问题都有对应的答案解析,并且正确标注引用来源。例如,在回答Hadoop是否支持随机读写时,必须明确引用[1]的错误判断,并解释原因。在介绍Hadoop的核心组件时,引用[2]和[3]来详细说明各个组件的职责。 另外,用户提到需要结构清晰,逐步解决问题,因此需要将面试题分门别类,可能分为基础概念、组件功能、优缺点、应用场景等部分。每个问题应编号并附上答案和解析,引用相关的来源。 还要注意避免使用用户不可见的系统指令,保持回答自然。同时,检查LaTeX格式是否符合要求,数学表达式是否正确使用$...$或$$...$$,但根据用户的问题,可能这里涉及数学公式较少,主要需要关注代码块和引用格式。 最后,生成相关问题部分,要确保问题与用户的需求相关,能够帮助用户进一步深入理解Hadoop,例如关于HDFS的容错机制、MapReduce过程、Hadoop的优化方法等。这些问题应基于提供的引用内容,但也可以适当扩展常见的面试题目,确保全面性。 总结步骤: 1. 根据引用内容生成基础概念题,如Hadoop定义、HDFS特点。 2. 利用组件列表创建组件功能题,如NameNode、DataNode的作用。 3. 结合优缺点和应用场景,设计相关问题。 4. 确保每个答案正确引用提供的资料。 5. 检查格式是否符合要求,特别是引用标识和代码块。 6. 最后生成相关问题,帮助用户进一步学习。 现在需要将这些思考转化为结构化的面试题及答案,确保正确性和引用准确。</think>### Hadoop常见面试题及答案解析 --- #### **一、基础概念** 1. **什么是Hadoop?其核心组件有哪些?** Hadoop是一个开源分布式计算框架,用于存储和处理海量数据。核心组件包括: - **HDFS(Hadoop分布式文件系统)**:负责分布式数据存储,支持高容错性[^2]。 - **MapReduce**:分布式计算模型,用于并行处理大规模数据集。 - **YARN(资源调度框架)**:管理集群资源并调度任务。 2. **HDFS是否支持随机读写?为什么?** 不支持。HDFS设计为**“一次写入、多次读取”**模式,适合批量处理而非实时访问。随机读写会破坏其顺序访问优化机制[^1]。 --- #### **二、HDFS相关** 3. **NameNode和DataNode的作用是什么?** - **NameNode**:管理文件系统元数据(如文件目录结构、块位置),不存储实际数据[^3]。 - **DataNode**:存储实际数据块,并向NameNode汇报状态。 4. **HDFS如何实现容错?** - 数据分块存储(默认128MB/块),每个块复制到多个节点(默认3副本)。 - 若某个DataNode故障,系统会从其他副本恢复数据。 --- #### **三、MapReduce相关** 5. **MapReduce的工作流程分为哪几个阶段?** - **Map阶段**:输入数据分片,由Mapper生成键值对。 - **Shuffle阶段**:按Key排序并分发到Reducer。 - **Reduce阶段**:聚合键值对,输出最终结果。 6. **Combiner的作用是什么?** Combiner是本地Reduce操作,用于合并Mapper输出的中间结果,减少网络传输量。例如,求和时可以先在Mapper端局部汇总。 --- #### **四、优缺点与应用场景** 7. **Hadoop的优缺点有哪些?** - **优点**:高扩展性、容错性、低成本硬件支持。 - **缺点**:不适合低延迟任务(如实时查询)、小文件处理效率低。 8. **Hadoop适合哪些应用场景?** - 日志分析、离线数据处理(如ETL)、大规模数据存储(如历史档案)[^2]。 --- #### **五、进阶问题** 9. **Secondary NameNode的作用是什么?** 定期合并NameNode的编辑日志(EditLog)和镜像文件(FsImage),防止EditLog过大。注意:**它不是NameNode的备份**,仅辅助恢复[^3]。 10. **如何优化Hadoop小文件问题?** - 合并小文件为SequenceFile或HAR文件。 - 使用HBase替代HDFS存储小文件。 --- ### §§扩展问题§§ 1. HDFS的副本放置策略是什么? 2. YARN中ResourceManager和NodeManager的职责有何区别? 3. Hadoop 2.x与Hadoop 3.x的主要区别有哪些? 4. 如何理解MapReduce的“数据本地化”优化? 5. Hadoop生态系统中Hive和HBase的适用场景有何不同? --- **引用来源** [^1]: Hadoop仅支持顺序读写,不支持随机访问。 : Hadoop核心架构与HDFS设计原理。 : Hadoop组件(NameNode、DataNode等)的功能说明。
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