hadoop面试题

1、说说你们公司的hadoop项目? 
  2、你们项目的集群有多大,有几个节点,总共的数据量是多少? 
  3、 每天大约有多少数据量?
  4、hdfs如何保持数据的一致性?
  5、多线程并发是如何开发的?
  6,、nio有哪些核心的类?
  7、你们是如何解决hive数据倾斜问题的?
  8、mapreduce中shuffle的原理
  还有很多Java基础的问题,比如java虚拟机,垃圾回收机制等等,有些问题一开始自己并不是很懂,都会说这个自己还没有接触到,但是那个技术我懂,然后就把知识点转移到你熟悉的领域了,这样就把握主动了。无论面试成功或失败,都要总结,把之前被问到,没有完全掌握的都熟悉。到下次面试的时候就更有把握,到后面就会越面试越顺。

转自:http://bbs.itheima.com/thread-132843-1-1.html

<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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