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大數(shù)據(jù)分析面試題庫—基本大數(shù)據(jù)Hadoop面試問題

時間:2019-12-27來源:m.5wd995.cn點(diǎn)擊量:作者:Sissi
時間:2019-12-27點(diǎn)擊量:作者:Sissi



  之前我分享過《大數(shù)據(jù)分析面試題庫—基本的大數(shù)據(jù)分析面試問題》、《大數(shù)據(jù)分析面試題庫-有經(jīng)驗的大數(shù)據(jù)分析面試問題》,《Hadoop在大數(shù)據(jù)分析中的意義和作用》、《大數(shù)據(jù)分析與Hadoop區(qū)別和聯(lián)系》,Hadoop是最受歡迎的大數(shù)據(jù)分析框架之一,如果您打算進(jìn)行Hadoop面試,請準(zhǔn)備好這些有關(guān)大數(shù)據(jù)分析Hadoop的基本面試問題。無論您打算進(jìn)行Hadoop開發(fā)人員還是Hadoop管理員面試,這些問題都會對您有所幫助。


21.解釋Hadoop和RDBMS之間的區(qū)別。

  答: Hadoop和RDBMS之間的區(qū)別如下
  AAA教育

22. Hadoop中常見的輸入格式是什么?

  答:以下是Hadoop中的常見輸入格式
  文本輸入格式– Hadoop中定義的默認(rèn)輸入格式是文本輸入格式。
  序列文件輸入格式–要讀取序列中的文件,請使用序列文件輸入格式。
  鍵值輸入格式–用于純文本文件(分成幾行的文件)的輸入格式是鍵值輸入格式。

23.解釋Hadoop的一些重要功能。

  答: Hadoop支持大數(shù)據(jù)分析的存儲和處理。它是應(yīng)對大數(shù)據(jù)分析挑戰(zhàn)的最佳解決方案。Hadoop的一些重要功能是–
  開源– Hadoop是一個開源框架,這意味著它是免費(fèi)提供的。同樣,允許用戶根據(jù)他們的要求更改源代碼。
  分布式處理– Hadoop支持?jǐn)?shù)據(jù)的分布式處理,即更快的處理。Hadoop HDFS中的數(shù)據(jù)以分布式方式存儲,而MapReduce負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的并行處理。
  容錯– Hadoop具有高度的容錯能力。默認(rèn)情況下,它將為每個塊在不同節(jié)點(diǎn)上創(chuàng)建三個副本。該編號可以根據(jù)需要進(jìn)行更改。因此,如果一個節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障,我們可以從另一節(jié)點(diǎn)恢復(fù)數(shù)據(jù)。節(jié)點(diǎn)故障的檢測和數(shù)據(jù)恢復(fù)是自動完成的。
  可靠性– Hadoop以可靠的方式將數(shù)據(jù)存儲在群集上,而與計算機(jī)無關(guān)。因此,存儲在Hadoop環(huán)境中的數(shù)據(jù)不受計算機(jī)故障的影響。
  可伸縮性– Hadoop的另一個重要功能是可伸縮性。它與其他硬件兼容,我們可以輕松地將新硬件裝配到節(jié)點(diǎn)上。
  高可用性–即使在硬件出現(xiàn)故障之后,也可以訪問存儲在Hadoop中的數(shù)據(jù)。如果發(fā)生硬件故障,可以從其他路徑訪問數(shù)據(jù)。

24.解釋Hadoop運(yùn)行的不同模式。

  答: Apache Hadoop在以下三種模式下運(yùn)行–
  獨(dú)立(本地)模式–默認(rèn)情況下,Hadoop以本地模式運(yùn)行,即在非分布式單節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行。此模式使用本地文件系統(tǒng)執(zhí)行輸入和輸出操作。此模式不支持使用HDFS,因此用于調(diào)試。在這種模式下,配置文件不需要自定義配置。
  偽分布式模式–在偽分布式模式下,Hadoop與獨(dú)立模式一樣在單個節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行。在這種模式下,每個守護(hù)程序都在單獨(dú)的Java進(jìn)程中運(yùn)行。由于所有守護(hù)程序都在單個節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行,因此主節(jié)點(diǎn)和從節(jié)點(diǎn)都存在相同的節(jié)點(diǎn)。
  完全分布式模式–在完全分布式模式下,所有守護(hù)程序都在單獨(dú)的單個節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行,因此形成了多節(jié)點(diǎn)集群。主節(jié)點(diǎn)和從節(jié)點(diǎn)有不同的節(jié)點(diǎn)。

25.解釋Hadoop的核心組件。

  答: Hadoop是一個開源框架,旨在以分布式方式存儲和處理大數(shù)據(jù)分析。Hadoop的核心組件是–
  HDFS(Hadoop分布式文件系統(tǒng))– HDFS是Hadoop的基本存儲系統(tǒng)。在商用硬件群集上運(yùn)行的大型數(shù)據(jù)文件存儲在HDFS中。即使硬件出現(xiàn)故障,它也可以以可靠的方式存儲數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)分析
  Hadoop的核心組件

  Hadoop MapReduce – MapReduce是負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理的Hadoop層。它編寫一個應(yīng)用程序來處理存儲在HDFS中的非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。通過將數(shù)據(jù)劃分為獨(dú)立的任務(wù),它負(fù)責(zé)并行處理大量數(shù)據(jù)。該處理過程分為Map和Reduce兩個階段。映射是指定復(fù)雜邏輯代碼的處理的第一階段,而精簡是指定輕量級操作的處理的第二階段。
  YARN – Hadoop中的處理框架是YARN。它用于資源管理,并提供多個數(shù)據(jù)處理引擎,即數(shù)據(jù)科學(xué),實時流和批處理。

26.“ MapReduce”程序中的配置參數(shù)是什么?

  “ MapReduce”框架中的主要配置參數(shù)為:
  1)作業(yè)在分布式文件系統(tǒng)中的輸入位置
  2)作業(yè)在分布式文件系統(tǒng)中的輸出位置
  3)數(shù)據(jù)輸入格式
  4)數(shù)據(jù)輸出格式
  5)包含map函數(shù)的類
  6)包含reduce函數(shù)的類
  7)JAR文件,其中包含映射器,reducer和驅(qū)動程序類

27. HDFS中的塊是什么,在Hadoop 1和Hadoop 2中其默認(rèn)大小是多少?我們可以更改塊大小嗎?

  塊是硬盤中最小的連續(xù)數(shù)據(jù)存儲。對于HDFS,塊跨Hadoop群集存儲。
  Hadoop 1中的默認(rèn)塊大小為:64 MB
  Hadoop 2中的默認(rèn)塊大小為:128 MB
  是的,我們可以使用hdfs-site.xml文件中的參數(shù)dfs.block.size 更改塊大小。

28.什么是MapReduce框架中的分布式緩存

  分布式緩存是Hadoop MapReduce框架的一項功能,用于緩存應(yīng)用程序的文件。Hadoop框架使緩存文件可用于數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行的每個映射/減少任務(wù)。因此,數(shù)據(jù)文件可以在指定作業(yè)中作為本地文件訪問緩存文件。

29. Hadoop的三種運(yùn)行模式是什么?

  Hadoop的三種運(yùn)行模式如下:
  一世。獨(dú)立或本地:這是默認(rèn)模式,不需要任何配置。在這種模式下,Hadoop的以下所有組件均使用本地文件系統(tǒng),并在單個JVM上運(yùn)行:
  1、名稱節(jié)點(diǎn)
  2、數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)
  3、資源管理器
  4、節(jié)點(diǎn)管理器
  偽分布式:在這種模式下,所有主和從Hadoop服務(wù)都在單個節(jié)點(diǎn)上部署和執(zhí)行。
  完全分布式:在這種模式下,Hadoop主服務(wù)和從服務(wù)在單獨(dú)的節(jié)點(diǎn)上部署和執(zhí)行。

30.在Hadoop中解釋JobTracker

  JobTracker是Hadoop中的JVM流程,用于提交和跟蹤MapReduce作業(yè)。
  JobTracker按順序在Hadoop中執(zhí)行以下活動–
  JobTracker接收客戶端應(yīng)用程序提交給作業(yè)跟蹤器的作業(yè)
  JobTracker通知NameNode確定數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)
  JobTracker根據(jù)可用的插槽分配TaskTracker節(jié)點(diǎn)。
  它在分配的TaskTracker節(jié)點(diǎn)上提交工作,
  JobTracker監(jiān)視TaskTracker節(jié)點(diǎn)。
  任務(wù)失敗時,將通知JobTracker并決定如何重新分配任務(wù)。


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