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？
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：
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：
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：
- 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；
- 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；
- 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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陈睿mikechen
10年+大厂架构经验，资深技术专家，就职于阿里巴巴、淘宝、百度等一线互联网大厂。
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