大数据面试题整理
文章目录
- 大数据面试题整理
- 一、请简要介绍一下 HDFS。
- 二、HDFS 的主要特点有哪些?
- 三、说说 HDFS 的架构,以及 NameNode 和 DataNode 的作用。
- 四、什么是心跳机制?
- 五、解释一下 HDFS 的副本放置策略。
- 六、描述一下 HDFS 的读写数据流程。
- 七、HDFS 有哪些优点和缺点?
- 八、有哪些方法可以优化 HDFS 的性能?
- 九、如何处理 HDFS 中的小文件问题?
- 十、比较一下 HDFS 与传统文件系统的区别。
- 十一、对比 HDFS 与分布式对象存储系统。
- 十二、 说一下HDFS的客户端命令
- 十三、HDFS安全模式
- 十四、说一下 HDFS的checkpoint流程(SecondaryNameNode的职责)
一、请简要介绍一下 HDFS。
您好,HDFS 即 Hadoop 分布式文件系统,它在大数据处理中起着至关重要的作用。HDFS 采用主从架构,主要由一个 NameNode 和多个 DataNode 组成。NameNode 负责管理整个文件系统的元数据,包括文件的目录结构、文件名以及文件块的位置信息等。而 DataNode 则实际存储数据块。HDFS 具有高容错性,通过数据冗余存储多个副本来确保数据的可靠性,非常适合处理大规模的数据,并且采用流式数据访问模式,即一次写入多次读取,这种模式特别适合批处理作业。同时,它可以在廉价的硬件上运行,降低了成本。
二、HDFS 的主要特点有哪些?
首先,高容错性是 HDFS 的一大特点。文件被分割成数据块存储在不同的 DataNode 上,每个数据块都有多个副本,这样即使某个 DataNode 出现故障,数据仍然可以从其他副本中恢复。其次,它能处理大规模数据,无论是 PB 级还是更大规模的数据都能轻松应对。再者,流式数据访问模式使得它在大数据批处理场景中表现出色。最后,HDFS 可以运行在普通的商用服务器上,无需昂贵的高端硬件设备,大大降低了成本。
三、说说 HDFS 的架构,以及 NameNode 和 DataNode 的作用。
HDFS 的架构是主从式的。NameNode 就像是文件系统的大脑,它管理着文件系统的命名空间,掌控着所有文件和目录的信息,处理客户端对文件系统元数据的操作请求,比如创建、删除、重命名文件或目录等。同时,它还负责监控 DataNode 的状态,通过接收 DataNode 的心跳和块报告来确保整个系统的正常运行。而 DataNode 则是具体干活的,它们存储实际的数据块,执行来自 NameNode 的读写操作指令,并且定期向 NameNode 发送心跳和快报告,以告知 NameNode 自己的状态以及所存储的数据块信息。