【面试宝典】74道Hadoop高频题库整理(附答案背诵版)

简述Hadoop核心组件 ？

Hadoop是一个开源的分布式存储与计算框架，其核心组件主要包括以下几个部分：

1. HDFS（Hadoop Distributed File System）：Hadoop分布式文件系统。这是Hadoop的基础存储系统，它提供了高度可靠的、高吞吐量的数据存储功能，特别适合用于处理大规模数据集。HDFS通过在多台机器上分布存储大文件的不同部分来实现数据的分布式存储。HDFS有两个主要组件：NameNode（管理文件系统的命名空间，存储文件的元数据）和DataNode（存储实际数据）。

   应用场景示例：如果你有一个大量的日志文件需要存储并进行分析处理，可以使用HDFS来存储这些文件，因为HDFS能够处理大量数据并提供高吞吐量的数据访问。

2. MapReduce：这是Hadoop的核心计算模型，用于处理大规模数据集的并行计算。MapReduce将计算任务分解为小块，这些小块可以在任何节点上独立处理。它主要包括两个阶段：Map阶段（处理输入数据，生成中间输出）和Reduce阶段（对中间输出进行处理，生成最终结果）。

   应用场景示例：用MapReduce来分析社交媒体上的数据，如计算某个话题的热度或分析用户行为模式。

3. YARN（Yet Another Resource Negotiator）：是Hadoop的资源管理层。它负责整个集群的资源管理和任务调度。YARN将资源管理和作业调度功能分开，提高了系统的灵活性和可扩展性。

   应用场景示例：在一个大数据处理集群中，YARN可以有效地管理不同的数据处理任务，如数据分析、实时流处理等，确保资源被合理分配。

4. Hadoop Common：这是Hadoop的基础支持模块，提供了Hadoop的核心库，支持其他Hadoop模块。它包含了Hadoop的基础设施和工具。

   应用场景示例：Hadoop Common提供了与HDFS交互所需的接口和客户端库，使得应用程序能够方便地读写存储在HDFS上的数据。

这些核心组件共同工作，使得Hadoop成为一个强大的工具，用于存储、处理和分析大量数据。

简述Hadoop的特点 ？

当然可以。Hadoop是一个开源的分布式存储与计算平台，它主要有以下几个特点：

1. 高可靠性：Hadoop通过存储多个数据副本来保证数据的可靠性。即使某些节点故障，数据依然可以从其他节点的副本中恢复。

2. 高扩展性：Hadoop可以在廉价的商用硬件上运行，易于扩展。你可以简单地通过增加更多的节点来扩展你的系统，无需修改现有的数据和处理。

3. 高效性：Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证每个节点的工作负载大致均衡，这提高了处理速度。

4. 容错性：Hadoop自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。

5. 适用于处理大数据：Hadoop特别适合于处理大规模数据集，因为它可以将数据存储和处理任务分布到多个计算节点。

应用场景举例：

想象一下一个电子商务公司，他们每天都需要处理数以亿计的用户交易数据。这些数据包括用户的浏览历史、购买历史、产品评价等。使用Hadoop，公司可以将这些大量的数据分布在一个由多个节点组成的集群中，而不是存储在单一的、昂贵的大型服务器上。通过Hadoop的MapReduce编程模型，公司可以高效地进行数据分析，比如计算出最受欢迎的产品，或者分析用户行为模式，从而帮助提升销售和客户体验。

简述Hadoop 1.x，2.x，3.x的区别 ？

好的，来谈谈Hadoop 1.x, 2.x, 和 3.x 这三个版本的区别。Hadoop 是一个开源框架，用于大规模存储和处理大量数据。

Hadoop 1.x

1. 架构组成：主要由两个组件构成，Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce。

   • HDFS 负责数据的存储。
   • MapReduce 负责数据的处理。

2. 限制：

   • 单NameNode：该版本仅支持一个NameNode，这成为了系统的瓶颈和单点故障。
   • MapReduce处理能力受限：所有的数据处理任务都必须适应MapReduce模型，这限制了处理的灵活性和效率。

3. 应用场景：适用于相对简单的大数据批处理任务，如大规模日志处理。

Hadoop 2.x

1. 重大改进 - YARN（Yet Another Resource Negotiator）：

   • 引入了YARN，它将作业调度和资源管理分离出来，提高了系统的扩展性和资源利用率。
   • 多任务处理：允许除了MapReduce之外的多种数据处理框架（如Spark）在Hadoop上运行。

2. 架构改进：

   • NameNode的高可用性：通过引入备用NameNode解决了单点故障问题。
   • 资源管理和调度：更加灵活和高效。

3. 应用场景：适用于更广泛的大数据处理场景，包括实时数据处理、图数据处理等。

Hadoop 3.x

1. 进一步改进和新特性：

   • 更好的资源管理：例如，支持更大容量的集群和更高效的资源利用。
   • 容器化支持：增加了对Docker等容器技术的支持。
   • Erasure Coding：提供了一种新的数据存储方式，提高存储效率。

2. 优化和性能提升：

   • 多NameNode架构：增强了HDFS的可靠性和可扩展性。
   • 改进的MapReduce性能：优化了作业处理速度和资源占用。

3. 应用场景：非常适合大规模的数据仓库和数据湖项目，支持更复杂和多样的数据处理需求。

总的来说，Hadoop的三个主要版本在功能和性能上都有显著的发展和改进，更好地满足了不断增长和变化的大数据处理需求。

简述Hadoop集群工作时启动哪些进程？它们有什么作用 ？

在Hadoop集群中，启动的主要进程和它们的作用如下：

1. NameNode：这是HDFS的核心，负责管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问。NameNode记录每个文件在文件系统中的位置以及它的元数据，如权限、修改时间等。但是它不存储实际数据，数据实际存储在DataNode上。

2. Secondary NameNode：它不是NameNode的热备份，而是帮助NameNode合并编辑日志和文件系统状态，减少NameNode重启的恢复时间。它定期与NameNode通信，获取数据并保持同步。

3. DataNode：这些进程在HDFS中实际存储数据。它们负责处理文件系统客户端的读写请求。在HDFS中，文件被分割成一系列的块，这些块存储在一个或多个DataNode上。

4. ResourceManager (YARN)：在YARN架构中，ResourceManager是负责整个系统的资源管理和作业调度。它包括两个主要组件：Scheduler（负责分配资源）和 ApplicationsManager（负责管理用户应用程序，即任务）。

5. NodeManager (YARN)：运行在集群的每个节点上，它负责监控其节点上的资源使用情况并向ResourceManager报告，并管理用户任务的生命周期。

6. JobTracker（在使用MapReduce v1时）：负责数据处理，为应用程序分配工作（jobs），并跟踪它们的执行，重新执行失败的任务。

7. TaskTracker（在使用MapReduce v1时）：运行在集群中的每个节点上，执行由JobTracker分配的任务，并定期向JobTracker报告任务执行情况。

在Hadoop 2.x及更高版本中，MapReduce v1的JobTracker和TaskTracker已经被YARN中的ResourceManager和NodeManager所替代，以提供更高效和灵活的资源管理。

这些进程共同协作，确保Hadoop集群能够高效、稳定地运行，处理分布式存储和计算任务。

简述搭建Hadoop集群的xml文件有哪些 ？

搭建Hadoop集群通常需要配置以下几个核心的XML文件：

1. core-site.xml：这个文件包含了Hadoop的核心配置，比如Hadoop运行时文件系统的URI、I/O设置如何处理文件系统的读/写操作等。

2. hdfs-site.xml：此文件用于配置HDFS的参数，比如副本的数量、NameNode和DataNode的配置、权限设置等。

3. mapred-site.xml：这个文件用于配置MapReduce的作业执行相关参数，比如MapReduce作业的默认框架、任务分配器、内存配置等。

4. yarn-site.xml：YARN是Hadoop的资源管理框架，这个文件用于配置YARN的资源管理器、调度器、各种资源（如内存、CPU）的使用限制等。

通过这些配置文件，管理员可以详细地定义Hadoop集群的运行方式、数据存储方式以及资源管理等各个方面。在搭建集群时，这些文件需要根据具体的需求和硬件环境进行相应的配置和调整。

简述解释“hadoop”和“hadoop 生态系统”两个概念 ？

当然，让我们来探讨一下“Hadoop”和