hadoop面試題及答案

單項選擇題（每題2分，共10題）1.Hadoop核心組件不包括（）A.HDFSB.MapReduceC.SparkD.YARN2.HDFS中負(fù)責(zé)存儲數(shù)據(jù)的是（）A.NameNodeB.DataNodeC.SecondaryNameNodeD.ResourceManager3.MapReduce中數(shù)據(jù)處理的基本單位是（）A.BlockB.SplitC.RecordD.File4.以下哪個命令用于查看HDFS文件目錄（）A.hdfsdfs-lsB.hdfsdfs-mkdirC.hdfsdfs-putD.hdfsdfs-get5.YARN中負(fù)責(zé)資源管理的是（）A.NodeManagerB.ApplicationMasterC.ResourceManagerD.JobTracker6.Hadoop配置文件存放在（）目錄A./etc/hadoopB./usr/hadoopC./var/hadoopD./home/hadoop7.HDFS中數(shù)據(jù)副本默認(rèn)保存幾份（）A.1B.2C.3D.48.MapReduce作業(yè)的提交命令是（）A.hadoopjarB.hadoopsubmitC.hadooprunD.hadoopstart9.以下哪種不是Hadoop的數(shù)據(jù)輸入格式（）A.TextInputFormatB.SequenceFileInputFormatC.AvroInputFormatD.JSONInputFormat10.Hadoop中用于數(shù)據(jù)序列化的是（）A.MapB.ReduceC.WritableD.Combiner多項選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)組件的有（）A.HiveB.PigC.FlumeD.Kafka2.HDFS的特點包括（）A.高容錯性B.適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)C.流式數(shù)據(jù)訪問D.低延遲讀寫3.MapReduce的工作流程包含（）A.Map階段B.Shuffle階段C.Reduce階段D.Cleanup階段4.YARN的主要組件有（）A.ResourceManagerB.NodeManagerC.ApplicationMasterD.JobHistoryServer5.以下哪些是Hadoop常用的壓縮格式（）A.GzipB.Bzip2C.SnappyD.LZO6.Hadoop配置文件有（）A.core-site.xmlB.hdfs-site.xmlC.mapred-site.xmlD.yarn-site.xml7.在Hadoop中，數(shù)據(jù)傾斜可能出現(xiàn)的階段有（）A.Map階段B.Shuffle階段C.Reduce階段D.Input階段8.以下哪些工具可以用于Hadoop集群監(jiān)控（）A.GangliaB.NagiosC.ZabbixD.Ambari9.Hadoop中Combiner的作用有（）A.減少Map輸出數(shù)據(jù)量B.減少網(wǎng)絡(luò)傳輸量C.提高Reduce效率D.處理數(shù)據(jù)傾斜10.以下關(guān)于Hadoop數(shù)據(jù)存儲說法正確的是（）A.數(shù)據(jù)以塊為單位存儲在DataNode上B.NameNode存儲數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)C.副本存儲在不同機架的DataNode上提高容錯性D.數(shù)據(jù)存儲是隨機分布的判斷題（每題2分，共10題）1.Hadoop只能運行在Linux系統(tǒng)上。（）2.HDFS中NameNode負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的實際存儲。（）3.MapReduce中Map函數(shù)和Reduce函數(shù)數(shù)量一定相同。（）4.YARN可以管理多種計算框架。（）5.啟用壓縮可以提高Hadoop作業(yè)的運行效率。（）6.Hadoop集群中所有節(jié)點都需要配置相同參數(shù)。（）7.數(shù)據(jù)傾斜只會影響MapReduce作業(yè)性能。（）8.Hive是構(gòu)建在Hadoop之上的數(shù)據(jù)倉庫工具。（）9.Hadoop中SecondaryNameNode可以替代NameNode。（）10.增加DataNode數(shù)量可以提高HDFS的存儲容量。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述HDFS的架構(gòu)。答：HDFS由NameNode、DataNode和SecondaryNameNode組成。NameNode管理元數(shù)據(jù)，DataNode存儲實際數(shù)據(jù)，SecondaryNameNode輔助NameNode做檢查點等工作。2.說明MapReduce的Shuffle階段。答：Shuffle階段在Map和Reduce之間。Map輸出結(jié)果按key分區(qū)、排序，然后通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)綄?yīng)的Reduce節(jié)點，Reduce節(jié)點再對數(shù)據(jù)進行合并等操作。3.簡述YARN的工作流程。答：客戶端提交應(yīng)用，ResourceManager分配資源啟動ApplicationMaster，ApplicationMaster向ResourceManager申請資源，在NodeManager上啟動容器運行任務(wù)，任務(wù)完成后釋放資源。4.列舉優(yōu)化Hadoop作業(yè)性能的方法。答：合理設(shè)置Map和Reduce任務(wù)數(shù)，啟用壓縮，使用Combiner，避免數(shù)據(jù)傾斜，優(yōu)化資源分配，調(diào)整緩存策略等。討論題（每題5分，共4題）1.討論Hadoop在大數(shù)據(jù)處理中的優(yōu)勢與局限性。答：優(yōu)勢在于高容錯、可擴展，適合大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲處理，生態(tài)豐富。局限是延遲高，不適合實時處理，資源管理不夠高效，對硬件依賴大。2.分析Hadoop中數(shù)據(jù)傾斜的原因及解決辦法。答：原因是數(shù)據(jù)分布不均，某些key數(shù)據(jù)量過大。解決辦法有調(diào)整數(shù)據(jù)輸入、采用自定義分區(qū)、使用Combine提前聚合、對傾斜key做特殊處理等。3.探討Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中各組件如何協(xié)同工作。答：HDFS存儲數(shù)據(jù)，MapReduce處理數(shù)據(jù)，YARN管理資源。Hive基于HDFS和MapReduce構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫，Pig用于編寫腳本處理數(shù)據(jù)，它們通過YARN申請資源，利用HDFS讀寫數(shù)據(jù)。4.談?wù)凥adoop未來的發(fā)展趨勢。答：會與新興技術(shù)如人工智能、物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合更緊密，提升實時處理能力，優(yōu)化資源管理和性能，適應(yīng)云環(huán)境，拓展應(yīng)用領(lǐng)域，不斷完善生態(tài)系統(tǒng)。答案單項選擇題1.C2.B3.B4.A5.C6.A7.C8.A9.D