Hadoop面试题及答案(2024最常见面试题汇总)

Hadoop面试题及答案(2024最常见面试题汇总)-mikechen

Java面试经常会考察操作Hadoop面试题,下面给家总结了一份非常全面的Hadoop面试题及答案。

1.什么是Hadoop?

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Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用于存储和处理大规模数据集。

 

2.Hadoop的核心组件是什么?

Hadoop的架构可以划分为两个主要部分,一个是HDFS,它负责存储数据,另一个是MapReduce,它负责处理数据。

 

3.什么是HDFS?

HDFS是一个分布式文件系统,用于存储和管理大规模数据集。

HDFS有一个主节点和多个从节点,主节点负责管理从节点,从节点负责存储数据和处理数据。

 

4.HDFS的架构?

HDFS总体的架构,如下图所示:

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HDFS架构包含三个部分:NameNode,DataNode,Client

  • NameNode:NameNode用于存储、生成文件系统的元数据;
  • DataNode:DataNode用于存储实际的数据,将自己管理的数据块上报给NameNode;
  • Client:支持业务访问HDFS,从NameNode ,DataNode获取数据返回给业务;

 

5.什么是MapReduce?

MapReduce是一种编程模型,它将大型计算任务分解成可以并行处理的小任务,然后将结果返回给客户端。

它将数据处理过程分成两个步骤:map和reduce

1)map步骤

map步骤:将输入数据划分成一系列键值对,然后将它们分发给不同的节点进行处理。

2)reduce步骤

reduce步骤:将所有相关的键值对汇总起来,生成最终的输出结果。

 

6.Hadoop的优点是什么?

Hadoop的主要特点如下:

1.可靠性

Hadoop将数据存储在多个备份,Hadoop提供高吞吐量来访问应用程序的数据。

2.高扩展性

Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的,这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

3.高效性

Hadoop以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。

4.高容错性

Hadoop能够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.低成本

Hadoop能够部署在低廉的硬件上。

 

7.Hadoop的缺点是什么?

Hadoop的缺点包括:

  • 处理速度较慢,不适合实时数据处理;
  • 存储和处理的数据必须是结构化的;
  • Hadoop的学习和部署成本较高;

 

8.什么是Hadoop集群?

Hadoop集群是由多个计算机节点组成的分布式计算环境。每个节点都运行Hadoop软件,并负责存储和处理数据。集群中的节点通过网络连接相互通信和协调。

 

9.什么是Hadoop任务调度器?

Hadoop任务调度器是Hadoop集群中的一个组件,用于管理和分配MapReduce任务。它可以根据节点的负载情况和数据位置来决定任务的分配方式,以实现最优的任务调度和数据局部性优化。

 

10.什么是Hadoop生态系统?

Hadoop生态系统是由多个与Hadoop相关的开源项目组成的集合。它们提供了各种数据处理、存储、管理和分析的工具和框架,包括Hive、Pig、HBase、Sqoop、Flume等。

 

11.Hadoop和Spark有什么区别?

Spark是由美国加州伯克利大学(UCBerkeley)实验室开发,基于内存计算的大数据并行计算框架,Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。

Spark主要有以下4大特点:

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Spark和Hadoop的区别如下:

Hadoop虽然已成为大数据技术的事实标准,但其本身还存在诸多缺陷,最主要的缺陷是其MapReduce计算模型延迟过高,无法胜任实时、快速计算的需求。

Spark在借鉴Hadoop MapReduce优点的同时,很好地解决了MapReduce所面临的问题,相比于MapReduce,Spark主要具有如下优点:

  1. Spark的计算模式也属于MapReduce,但不局限于Map和Reduce操作,还提供了多种数据集操作类型,编程模型比MapReduce更灵活;
  2. Spark提供了内存计算,中间结果直接放到内存中,带来了更高的迭代运算效率;
  3. Spark基于DAG的任务调度执行机制,要优于MapReduce的迭代执行机制;

Spark和Hadoop 的根本差异是多个作业之间的数据通信问题 : Spark 多个作业之间数据通信是基于内存,而 Hadoop 是基于磁盘

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以上

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