【图文详细 】HDFS面试题：写出你在工作中用过的hdfs的命令

最新推荐文章于 2025-06-09 20:20:44 发布
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#HDFS面试题

本文简要介绍了 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 的基本操作命令，包括文件上传、下载、合并、删除、移动、查看文件详情及目录结构，为初学者和开发者提供了一个快速上手的指南。

         hadoop fs -put localpath hdfspath    上传文件

         hadoop fs -get hdfspath localpath    下载文件

         hadoop fs -getmerge hdfspath localpath    

         hadoop fs -rm -r hdfspath    删除

         hadoop fs -mv(-cp) hadfspath1 hafspath2    移动

         hadoop fs -cat(-text) hdfspath    查看文件详情

         hadoop fs -ls hdfspath    查看文件总目录

       

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一.Hadoop 1.hdfs写流程 2.hdfs读流程 3.hdfs的体系结构 4.一个datanode 宕机,怎么一个流程恢复 5.hadoop 的 namenode 宕机,怎么解决 6.namenode对元数据的管理 7.元数据的checkpoint 8.yarn资源调度流程 9.hadoop中combiner和partition的作用 10.用mapreduce怎么处理数据倾斜问题？ 11.shuffle 阶段,你怎么理解的 12.Mapreduce 的 map 数量 和 .
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1 HDFS 1.0 架构 NameNode NameNode 负责管理整个分布式系统的元数据，主要包括： 目录树结构； 文件到数据库 Block 的映射关系； Block 副本及其存储位置等管理数据； DataNode 的状态监控，两者通过段时间间隔的心跳来传递管理信息和数据信息，通过这种方式的信息传递，NameNode 可以获知每个 DataNode 保存的 Block 信息、DataNode 的健康状况、命令 DataNode 启动停止等（如果发现某个 DataNode 节点故障，NameNode
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评估HDFS的数据一致性和可靠性可以通过以下指标和方法：数据块的丢失率和恢复时间，统计在一定时间内数据块的丢失数量和恢复所需的时间；同时，优化数据的存储格式和分区策略，使用高效的特征工程和数据预处理方法，也可以提高数据挖掘和机器学习的效率。在数据使用阶段，监控数据的访问频率和使用情况，优化数据的存储和访问性能；- 在多存储系统环境下，进行统一的数据管理和访问可以通过以下技术和工具：使用数据虚拟化技术，如Apache Drill、Kinetica等，提供统一的数据访问接口，屏蔽底层存储系统的差异；
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HDFS面试题集锦：配置与服务管理详解
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