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Hadoop大数据技术基础智慧树知到课后章节答案2023年下河北软件职业技术学院河北软件职业技术学院第一章测试1.HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上。
（）答案:对2.Hadoop既适合超大数据集存储,也适合小数据集的存储。
（）答案:错3.HDFS为海量的数据提供了存储,而MapReduce为海量的数据提供了计算。
（）答案:对4.Hadoop起始于以下哪个阶段？（）答案:2002年，Apach项目的Nutch。
5.Hadoop集群具有以下哪个优点?（）高容错性;高扩展性;高可靠性第二章测试1.在本次课程里，Linux发行版本我们选择（）。
答案:Centos72.从哪一个Hadoop历史版本引入了yarn（）。
答案:3.x版本系列3.Hadoop部署方式分三种（）。
答案:单机模式;伪分布式模式;分布式模式4.商业版Hadoop是指由第三方商业公司在社区版Hadoop基础上进行了一些修改、整合以及各个服务组件兼容性测试而发行的版本。
（）答案:对5.Hadoop一般是安装在Windows服务器上的。
（）错第三章测试1.Hadoop 的安装部署的模式属于伪分布模式（）。
答案:全分布式模式的一个特例，Hadoop的守护进程运行在一个节点上。
2.Hadoop 的核心组件不包括（）。
答案:Common3.下列操作不能实现关闭Linux系统的命令是（）。
答案:reboot4.下列关于克隆虚拟机描述正确的是（）。
答案:克隆操作结束后，克隆的虚拟机就可以脱离原始虚拟机独立存在5.VMware Workstation的虚拟网络类型有（）。
答案:NAT模式;Host-only模式;桥接模式6.Hadoop系统三种部署方式是（）。
答案:全分布式;伪分布式模式;单机模式7.下列关于Hadoop HA模式的描述是正确的（）。
答案:HA模式当工作中的机器宕机后，会自动处理这个异常，并将工作转移到其他备用机器;实现高可用最关键的策略是消除单点故障。
hadoop习题册答案Hadoop习题册答案Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，被广泛应用于大数据处理领域。
学习Hadoop需要不断练习和实践，而习题册则是一个很好的学习工具。
在这篇文章中，我们将为大家提供Hadoop习题册的答案，希望能够帮助大家更好地掌握Hadoop的知识。
1. 什么是Hadoop的核心组件？答：Hadoop的核心组件包括HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce （分布式计算框架）。
2. Hadoop中的NameNode和DataNode分别是什么作用？答：NameNode是HDFS的主要组件，负责管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问。
DataNode则是存储实际数据块的节点，负责存储和检索数据。
3. 请简要说明MapReduce的工作流程。
答：MapReduce的工作流程包括两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。
在Map 阶段，数据被划分成若干个小的数据块，然后由不同的Map任务并行处理。
在Reduce阶段，Map任务的输出被合并和排序，然后由Reduce任务进行最终的处理。
4. 什么是Hadoop的作业调度器？答：Hadoop的作业调度器负责管理集群上的作业，并根据资源的可用情况来进行作业的调度和分配。
5. Hadoop中的数据压缩是如何实现的？答：Hadoop中的数据压缩可以通过使用压缩编解码器来实现，例如Gzip、Snappy等。
以上是Hadoop习题册的部分答案，希望对大家学习Hadoop有所帮助。
通过不断地练习和实践，相信大家一定能够掌握Hadoop的核心知识，并在大数据处理领域有所建树。
第一章大数据概述1.互联网的发展分为______个阶段。
A．一 B.三 C.二 D.四2.下列不属于大数据特点的是（）。
A.种类和来源多样化B.数据量巨大C.分析处理速度快D.价值密度高3.互联网发展的第_____个时代为智能互联网。
A.3.0B.4.0C.1.0D.2.04.关于大数据叙述不正确的一项是（）。
A.大数据=“海量数据”+“复杂类型的数据”B.大数据是指在一定时间对内容抓取、管理和处理的数据集合C.大数据可以及时有效的分析海量的数据D.数据包括结构化数据、半结构化数据、结构化数据。
5.下列数据换算正确的一项为（）。
A.1YB=1024EBB.1TB=1024MBC.1PB==1024EBD.1024ZB=1EB6.结构化数据的表现形式为______。
A.文本B.视图C.二维表D.查询7.结构化的数据，先有________,再有_________.A.数据结构B.结构数据C.内容结构D.结构内容8.结构化的数据，先有________,再有_________.A.数据结构B.结构数据C.内容结构D.结构内容9.软件是大数据的_________。
A.核心B.部件C.引擎D.集合10.大数据技术不包括( )。
A.数据计算B.数据存储C.数据冗余D.数据采集11.大数据的特点不包括（）。
A.数量大B.类型少C.速度快D.价值高第二章Hadoop简介1.下列对云栈架构层数不正确的一项为________。
A.三层云栈架构B.四层云栈架构C.五层云栈架构D.六层云栈架构2.下列______不是云计算三层架构的概括。
A.IaaSB.PaaSC.SaaPD.SaaS3.IaaS基础设施及服务可以称为______。
A.弹性计算B.效用计算C.有效计算D.随需应用4.四层云栈模式，是将三层模式中的_________进行分解，分为两层，一层为硬件层，一层为虚拟资源层。
A.硬件部分B.虚拟化部分C.基础设施D.平台5.五层云栈模式，第五层为______。
Hadoop基础(习题卷1)说明：答案和解析在试卷最后第1部分：单项选择题，共145题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]以下哪一项不属于Hadoop可以运行的模式（）A)单机模式B)伪分布式模式C)互联模式D)分布式模式2.[单选题]下列哪一个不属于Hadoop的大数据层的功能？A)数据挖掘B)离线分析C)实时计算D)BI分析3.[单选题]用于检查节点自身的健康状态的进程是（ ）A)ResourceManagerB)NodeManagerC)NameNodeD)DataNode4.[单选题]下面与Zookeeper类似的框架是？A)ProtobufB)JavaC)KafkaD)Chubby5.[单选题]哪个不是HDFS的特点？A)高容错B)高吞吐量C)低延迟读取D)大文件存储6.[单选题]在mapreduce任务中，下列哪一项会由hadoop系统自动排序（）A)keys of mapper's outputB)values of mapper's outputC)keys of reducer's outputD)values of reducer's output7.[单选题]HDFS的是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，默认的最基本的存储单位是64M，具有高容错、高可靠性、高可扩展性、高吞吐率等特征，适合的读写任务是？A)一次写入，多次读写B)一次写入，少次读写C)多次写入，少次读写D)多次写入，多次读写8.[单选题]下列哪项通常是集群的最主要的性能瓶颈? ()A)CPUB)网络C)磁盘D)内存9.[单选题]以下选项中，哪种类型间的转换是被Hive查询语言所支持的（）A)Double-NumberB)BigInt-DoubleC)Int-BigIntD)String--Double10.[单选题]下面哪个选项中的Daemon总是运行在同一台主机上()A)Name Node & Job TrackerB)Secondary Name Node & Job TrackerC)Name Node & Secondary Name NodeD)Data Node & Task Tracker11.[单选题]2003年，Google公司发表了主要讲解海量数据的可靠存储方法的论文是？A)“TheGoogleFileSystem”B)“MapReduce:SimplifiedDataProcessingonLargeClusters”C)“Bigtable:ADistributedStorageSystemforStructuredData”D)“TheHadoopFileSystem”12.[单选题]下列_______通常与NameNode在一个节点启动。
Hadoop基础(习题卷11)第1部分：单项选择题，共54题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]在文件属性中， 文件的权限用第( )列字符表示。
A)1-5B)2-10C)3-9D)1-8答案:B解析:2.[单选题]下列______不是云计算三层架构的概括。
A)IaaSB)PaaSC)SaaPD)SaaS答案:C解析:3.[单选题]验证java运行环境是否安装成功，使用哪个命令查看java版本，若出现版本号则表示 安装成功（）A)java-versionB)java-ipconfigC)java-editionD)java-Release答案:A解析:4.[单选题]在Hadoop官方的示例程序包hadoop-maprecduceexamples-2.6.4.jar中，封装了一些常用的测试模块。
可以获得文件中单词长度的中位数的模块是(C)。
A)wordcountB)wordmeanC)wordmedianD)wordstandarddeviation答案:C解析:5.[单选题]在 MapReduce 中 Shuffle 的主要作用是（ ）A)将数据进行拆分B)对映射后的数据进行排序, 然后输入到 ReducerC)经过映射后的输出数据会被排序， 然后每个映射器会进 行分区D)通过实现自定义的 Partitioner 来指定哪些数据进入哪个Reducer答案:B解析:B)HTTPSC)SSHD)ClientProtocol答案:C解析:7.[单选题]关于ApplicationMaster组件描述错误的是（）。
A)与资源管理器协商获取资源B)与节点管理器通信以启动或停止具体的任务C)监控应用程序所有任务的状态D)定时向资源管理器汇报资源使用情况答案:A解析:8.[单选题]SecondaryNameNode 是对主NameNode的一个补充，他会定期地执行对HDFS元数据的检查点。
当前设计仅允许每个HDFS只有（）SecondaryNameNode节点。
第一章大数据概述1. ____________________ 互联网的发展分为个阶段。
A．一 B.三 C.二 D.四2. 下列不属于大数据特点的是（）。
D.价值密度高A. 种类和来源多样化B.数据量巨大C.分析处理速度快3. _________________ 互联网发展的第个时代为智能互联网。
A. 3.0B.4.0C.1.0D.2.04. 关于大数据叙述不正确的一项是（）。
A. 大数据=“海量数据” +“复杂类型的数据”B. 大数据是指在一定时间对内容抓取、管理和处理的数据集合C. 大数据可以及时有效的分析海量的数据D. 数据包括结构化数据、半结构化数据、结构化数据。
5. 下列数据换算正确的一项为（）。
A. 1YB=1024EBB. 1TB=1024MBC. 1PB==1024EBD. 1024ZB=1EB6. ___________________________ 结构化数据的表现形式为。
A. 文本B.视图C.二维表D.查询7. ________________________ 结构化的数据，先有,再有.A. 数据结构B. 结构数据C. 内容结构D. 结构内容8. ________________________ 结构化的数据，先有,再有.A. 数据结构B. 结构数据C. 内容结构D. 结构内容9. ______________________ 软件是大数据的。
A.核心B.部件C.引擎D.集合10. 大数据技术不包括（）。
A.数据计算B.数据存储C.数据冗余D.数据采集11.大数据的特点不包括（）。
A.数量大B.类型少C.速度快D.价值高第二章Hadoop 简介1. ______________________________________ 下列对云栈架构层数不正确的一项为A. 三层云栈架构B. 四层云栈架构C. 五层云栈架构D. 六层云栈架构2. _________ 下列不是云计算三层架构的概括。
hadoop练习题--带答案Hadoop 练习题姓名：分数：单项选择题1.下面哪个程序负责HDFS数据存储。
a)NameNodeb)Jobtrackerc)Datanode √d)secondaryNameNodee)tasktracker2.HDfS中的block默认保存几份？a)3份√b)2份c)1份d)不确定3.下列哪个程序通常与NameNode在一个节点启动？a)SecondaryNameNodeb)DataNodec)TaskTrackerd)Jobtracker√4.Hadoop作者a)Martin Fowlerb)Kent Beckc)Doug cutting√5.HDFS默认Block Sizea)32MBb)64MB√c)128MB6.下列哪项通常是集群的最主要的性能瓶颈a)CPUc)磁盘√d)内存7.关于SecondaryNameNode哪项是正确的？a)它是NameNode的热备b)它对内存没有要求c)它的目的是帮助NameNode合并编辑日志，减少NameNode 启动时间√d)SecondaryNameNode应与NameNode部署到一个节点8.一个gzip文件大小75MB，客户端设置Block大小为64MB，请我其占用几个Block？a)1b)2√c)3d)49.HDFS有一个gzip文件大小75MB，客户端设置Block大小为64MB。
当运行mapreduce任务读取该文件时input split大小为？a)64MBb)75MB√c)一个map读取64MB，另外一个map读取11MB10.HDFS有一个LZO（with index）文件大小75MB，客户端设置Block大小为64MB。
当运行mapreduce任务读取该文件时input split大小为？a)64MBb)75MBc)一个map读取64MB，另外一个map读取11MB√多选题：11.下列哪项可以作为集群的管理工具a)Puppet√c)Cloudera Manager√d)Rsync + ssh + scp√12.配置机架感知的下面哪项正确a)如果一个机架出问题，不会影响数据读写√b)写入数据的时候会写到不同机架的DataNode中√c)MapReduce会根据机架获取离自己比较近的网络数据√13.Client端上传文件的时候下列哪项正确a)数据经过NameNode传递给DataNodeb)Client端将文件以Block为单位，管道方式依次传到DataNode√c)Client只上传数据到一台DataNode，然后由NameNode负责Block复制工作d)当某个DataNode失败，客户端会继续传给其它DataNode √14.下列哪个是Hadoop运行的模式a)单机版√b)伪分布式√c)分布式√15.Cloudera提供哪几种安装CDH的方法a)Cloudera manager√b)Tar ball√c)Yum√d)Rpm√判断题：（全部错）16.Ganglia不仅可以进行监控，也可以进行告警。
Hadoop应用开发实战案例近年来，大数据分析逐渐火热，成为提升企业竞争力的重要手段。
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《Hadoop应用开发实战案例》课程内容：第1课Hadoop基础回顾第2课Hadoop应用情况综述第3课巨型网站日志系统分析，提取KPI数据(Map-Reduce)第4课电信运营商LBS应用，分析手机用户移动轨迹(Map-Reduce)第5课电信运营商用户分析，通过通话指纹判断重入网用户(map-Reduce)第6课电子商务推荐系统设计(Map-Reduce)第7课更复杂的推荐系统场景(Mahout)第8课社交网络，判断微博用户关系亲疏程度，发现社区(Pig)第9课在社交网络中衡量节点的重要程度(Map-Reduce)第10课聚类算法应用，分析优质客户(Map-Reduce,Mahout)第11课金融数据分析，从历史数据中提取逆回购信息(Hive)第12课通过数据分析制定股票策略(Map-Reduce,Hive)第13课GPS应用，签到数据分析(Pig)第14课Map-Reduce全排序实现和优化第15课中间件开发，让多个Hadoop集群协作起来授课对象：具有Hadoop基础知识（例如修完我们《Hadoop数据分析平台》课程），对将Hadoop 应用到各种实际系统感兴趣的朋友授课讲师：黄志洪（tigerfish），ITPUB创始人，中山大学海量数据与云计算研究中心主任。
hadoop习题答案Hadoop习题答案Hadoop是当前最流行的大数据处理框架之一，它提供了分布式存储和计算能力，使得处理大规模数据变得更加高效和可靠。
随着Hadoop的普及，越来越多的人开始学习和应用它。
在学习Hadoop的过程中，习题是非常重要的一部分，通过解答习题可以加深对Hadoop的理解和掌握。
本文将为大家提供一些常见的Hadoop习题答案，希望能对大家的学习有所帮助。
题目一：如何在Hadoop集群中上传文件？解答：在Hadoop集群中上传文件可以使用hadoop fs -put命令。
该命令将本地文件上传到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。
例如，要将本地文件example.txt上传到HDFS的/user/hadoop目录下，可以使用以下命令：hadoop fs -put example.txt /user/hadoop题目二：如何在Hadoop集群中查看文件内容？解答：在Hadoop集群中查看文件内容可以使用hadoop fs -cat命令。
该命令可以将HDFS中的文件内容输出到控制台。
例如，要查看HDFS中的example.txt文件内容，可以使用以下命令：hadoop fs -cat /user/hadoop/example.txt题目三：如何在Hadoop集群中删除文件？解答：在Hadoop集群中删除文件可以使用hadoop fs -rm命令。
该命令可以删除HDFS中的文件。
例如，要删除HDFS中的example.txt文件，可以使用以下命令：hadoop fs -rm /user/hadoop/example.txt题目四：如何在Hadoop集群中创建目录？解答：在Hadoop集群中创建目录可以使用hadoop fs -mkdir命令。
该命令可以在HDFS中创建新的目录。
例如，要在HDFS的根目录下创建一个名为data 的目录，可以使用以下命令：hadoop fs -mkdir /data题目五：如何在Hadoop集群中运行MapReduce作业？解答：在Hadoop集群中运行MapReduce作业可以使用hadoop jar命令。
hadoop应用的期末考试题目及答案一、选择题（每题2分，共10分）1. Hadoop的HDFS是一种（）。
A. 文件系统B. 数据库C. 缓存系统D. 操作系统答案：A2. Hadoop生态系统中，用于数据仓库的组件是（）。
A. HBaseB. HiveC. PigD. Sqoop答案：B3. Hadoop的MapReduce编程模型中，Map阶段的主要任务是（）。
A. 数据排序B. 数据合并C. 数据分发D. 数据处理答案：D4. Hadoop中，NameNode和DataNode分别负责（）。
A. 数据存储和数据管理B. 数据管理C. 数据存储D. 数据存储和任务调度答案：A5. Hadoop的YARN是用于（）。
A. 数据存储B. 数据处理C. 任务调度D. 数据传输答案：C二、填空题（每题2分，共10分）1. Hadoop的HDFS设计用于存储大规模数据集，其默认的副本因子是________。
答案：32. Hadoop的MapReduce框架中，Map任务的输出会经过________阶段，然后传递给Reduce任务。
答案：Shuffle and Sort3. Hadoop生态系统中，________组件用于处理实时数据流。
答案：Apache Storm4. Hadoop的HDFS支持________，允许用户在文件系统中存储多个版本的文件。
答案：Snapshot5. Hadoop的YARN中的________负责监控所有集群节点上的资源使用情况。
答案：ResourceManager三、简答题（每题10分，共30分）1. 简述Hadoop的HDFS的架构特点。
答案：Hadoop的HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个分布式文件系统，设计用于存储大规模数据集。
它具有以下特点：- 高容错性：通过在多个节点上存储数据副本来实现。
- 高吞吐量：适用于大规模数据集的访问。
2022知到答案 Hadoop大数据技术与项目实战最新知到绪论单元测试1、单选题：下列对大数据的特点描述不正确的是（）选项：A:价值密度高B:数据体量巨大C:速度要求快D:数据类型多样答案:【价值密度高】第一章单元测试1、判断题：云主机和物理机的寿命都是永久性的。
（）选项：A:错B:对答案:【错】2、判断题：对于实时性要求高的应用，需要应用实时处理架构。
（）选项：A:错B:对答案:【对】3、判断题：数据仓库是用来存储数据的而不是分析数据的。
（）选项：A:错B:对答案:【错】4、判断题：在DWS层中，用户行为日志数据分为公共字段和事件字段。
（）选项：A:对B:错答案:【对】5、单选题：项目实施流程中没有（）选项：A:数据仓库设计开发B:数据访问C:下载数据D:数据导出答案:【下载数据】6、单选题：数据分析在企业中的作用（）选项：A:帮助企业经营者平衡企业的收益B:干预经营者的决策C:帮助企业经营者减少投入D:直接的获取经营的利润答案:【直接的获取经营的利润】7、单选题：数据结构中哪项不是页面入口的来源（）选项：A:详情页C:应用首页D:push答案:【登录页】8、多选题：Hadoop的三大发行版本是（）选项：A:ApacheB:CDHC:JavaD:HDP答案:【Apache；CDH；HDP】9、多选题：流量分析常见指标有哪些方面（）选项：A:转化路径分析B:受访分析D:访客分析答案:【转化路径分析；受访分析；来源分析；访客分析】10、多选题：网站流量数据分析的意义有哪些（）选项：A:从多方面提供网站分析的数据依据B:帮助网站运营人员获取网站流量信息C:帮助提高网站流量D:提升网站用户体验答案:【从多方面提供网站分析的数据依据；帮助网站运营人员获取网站流量信息；帮助提高网站流量；提升网站用户体验】第二章单元测试1、判断题：Hadoop是一种分布式系统基础架构，主要解决海量数据存储和海量数据计算两大问题。
大数据工程师必备常见Hadoop面试题及答案解析（问答题）5 问答题（二）5.1 写出以下执行命令1）如何杀死一个job先Hadoop job -list 得到jobid 杀死job：hadoop job -kill jobid2）删除hdfs 上的/tmp/xxx 目录hadoop fs -rm -r /tmp/xxx 3）加入一个新的存储节点和删除一个计算节点，需要刷新集群状态命令加入新节点时：Hadoop-daemon.sh start datanodeHadoop-daemon.sh start tasktracker删除节点时Hadoop maradmin -refreshnodesHadoop dfsadmin -refreshnodes5.2 简述一下hdfs 的数据压缩算法，工作中用的是那种算法，为什么？1、在HDFS 之上将数据压缩好后，再存储到HDFS2、在HDFS 内部支持数据压缩，这里又可以分为几种方法：2.1、压缩工作在DataNode 上完成，这里又分两种方法：2.1.1、数据接收完后，再压缩这个方法对HDFS 的改动最小，但效果最低，只需要在block 文件close 后，调用压缩工具，将block 文件压缩一下，然后再打开block 文件时解压一下即可，几行代码就可以搞定2.1.2、边接收数据边压缩，使用第三方提供的压缩库效率和复杂度折中方法，Hook 住系统的write 和read 操作，在数据写入磁盘之前，先压缩一下，但write 和read 对外的接口行为不变，比如：原始大小为100KB 的数据，压缩后大小为10KB，当写入100KB 后，仍对调用者返回100KB，而不是10KB2.2、压缩工作交给DFSClient 做，DataNode 只接收和存储这个方法效果最高，压缩分散地推给了HDFS 客户端，但DataNode 需要知道什么时候一个block 块接收完成了。
hadoop大数据技术与应用第1章练习题第一章一、单选题1、下面哪个选项不属于Google的三驾马车？（C ）A、GFSB、MapReduceC、HDFSD、BigTable2、大数据的数据量现在已经达到了哪个级别？（C ）A、GBB、TBC、PBD、ZB3、2003年，Google公司发表了主要讲解海量数据的可靠存储方法的论文是？（ A ）A、“The Google File System”B、“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”C、“Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data”D、“The Hadoop File System”4、下面哪个选项不是HDFS架构的组成部分？（ C ）A、NameNodeB、DataNodeC、JpsD、SecondaryNameNode5、Hadoop能够使用户轻松开发和运行处理大数据的应用程序，下面不属于Hadoop特性的是（C ）A、高可靠性、高容错性B、高扩展性C、高实时性D、高效性6、2004年，Google公司发表了主要讲解海量数据的高效计算方法的论文是？（ B ）A、“The Google File System”B、“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”C、“Bigtable: A Distributed Storage System f or Structured Data”D、“The Hadoop File System”7、建立在Hadoop文件系统之上的分布式的列式数据库？（A ）A、HBaseB、HiveC、YARND、Mahout二、判断题1、海量数据就是大数据。
( ×)2、Google公司的GFS、MapReduce、BigTable是开源的。
Hadoop基础(习题卷2)说明：答案和解析在试卷最后第1部分：单项选择题，共54题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]HDFS 中的 block 默认保存几个备份。
A)1B)2C)3D)42.[单选题]HDFS是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，具有高容错、高可靠行、高扩展性、高吞吐率等特征，适合的读写任务是________。
A)一次写入，少次读取B)多次写入，少次读取C)多次写入，多次读取D)一次写入，多次读取3.[单选题]下面哪个选项不属于Google的三驾马车？A)HDFSB)MapReduceC)BigTableD)GFS4.[单选题]下面描述错误的是：A)Hive的功能十分强大，可以支持采用SQL方式查询Hadoop平台上的数据B)在实际应用中，Hive也暴露出不稳定的问题，在极少数情况下，甚至会出现端口不响应或者进程丢失的问题C)在Hive HA中，在Hadoop集群上构建的数据仓库是由单个Hive实例进行管理的D)在Hive HA中，客户端的查询请求首先访问HAProxy，由HAProxy对访问请求进行转发5.[单选题]下列关于配置机架感知的相关描述哪项不正确？A)如果一个机架出问题，不会影响数据读写和正确性B)MapReduce 会根据机架的拓扑获取离自己比较近的数据块C)写入数据的时候多个副本会写到不同机架的 DataNode 中D)数据块的第一个副本会优先考虑存储在客户端所在节点6.[单选题]在java网络编程中，使用TCP编程时编写服务端的套接字类是A)SocketB)DatagramSocketC)ServerSocketD)DatagramPacketA)一个map读取64MB，另外一个map读取11MBB)128MBC)75MBD)75MB8.[单选题]配置机架感知的下面哪项正确？A)都正确B)MapReduce会根据机架获取离自己比较近的网络数据C)写入数据的时候会写到不同机架的DataNodeD)如果一个机架出问题，不会影响数据读写9.[单选题]在下列压缩格式中，哪一个压缩格式压缩速度最慢。
项目1 Hadoop基础知识1.Hadoop是由哪个项目发展来的？答：2002年，开源组织Apache成立开源搜索引擎项目Nutch，但在Nutch开发过程中，始终无法有效地将计算任务分配到多台计算机上。
2004年前后，Google陆续发表三大论文GFS、MapReduce和BigTable。
于是Apache在其Nutch里借鉴了GFS和MapReduce思想，实现了Nutch版的NDFS和MapReduce。
但Nutch项目侧重搜索，而NDFS和MapReduce则更像是分布式基础架构，因此，2006年，开发人员将NDFS和MapReduce移出Nutch，形成独立项目，称为Hadoop。
2.Hadoop主要有哪些版本？答：目前Hadoop的发行版除了Apache的开源版本之外，还有华为发行版、Intel发行版、Cloudera发行版(CDH)、Hortonworks发行版（HDP）、MapR等，所有这些发行版均是基于Apache Hadoop衍生出来的。
Apache Hadoop版本分为两代，第一代Hadoop称为Hadoop 1.0，第二代Hadoop称为Hadoop 2.0。
第一代Hadoop包含三个大版本，分别是0.20.x，0.21.x和0.22.x，其中，0.20.x 最后演化成1.0.x，变成了稳定版，而0.21.x和0.22.x增加了NameNode HA等新的重大特性。
第二代Hadoop包含两个版本，分别是0.23.x和2.x，它们完全不同于Hadoop 1.0，是一套全新的架构，均包含HDFS Federation和YARN两个系统，相比于0.23.x，2.x增加了NameNodeHA和Wire-compatibility两个重大特性。
3.简要描述Hadoop的体系结构，分析1.x与2.x版本间的区别。
答：Hadoop 2.x相比Hadoop 1.x最大的变化是增加了YARN组件，YARN是一个资源管理和任务调度的框架，主要包含三大模块：ResourceManager（RM）、NodeManager（NM）和ApplicationMaster（AM）。
Hadoop⼤数据技术原理与应⽤课后习题答案汇总选择题1. 以下选项中，哪个程序负责HDFS数据存储。
(B)A、NameNodeB、DataNodeC、Secondary NameNodeD、ResourceManager2. 下列哪项通常是集群的最主要的性能瓶颈？ (C)A、CPUB、 ⽹络C、磁盘D、内存3. 下⾯哪项是Hadoop的作者？(B)A、Martin FowlerB、Doug cuttingC、Mark Elliot ZuckerbergD、Kent Beck4. HDFS默认备份数量？(D)A、0B、1C、2D、35. 下列描述说法错误的是？ (D)A、SecureCRT是⼀款⽀持SSH的终端仿真程序，它能够在Windows操作系统上远程连接Linux服务器执⾏操作。
B、Hadoop是⼀个⽤于处理⼤数据的分布式集群架构，⽀持在GNU/Linux系统以及Windows系统上进⾏安装使⽤。
C、VMware Workstation是⼀款虚拟计算机的软件，⽤户可以在单⼀的桌⾯上同时操作不同的操作系统。
D、 SSH是⼀个软件，专为远程登录会话和其他⽹络服务提供安全性功能的软件。
6. 配置Hadoop集群时，下列哪个Hadoop配置⽂件需要进⾏修改？（多选） (AC)A、hadoop-env.shB、profileC、core-site.xmlD、ifcfg-eth07. Hadoop2.x版本中的数据块⼤⼩默认是多少？ (B) A、 64M B、 128M C、 256M D、 512M8. 关于Secondary NameNode哪项是正确？(C)A、它是 NameNode 的热备B、它对内存没有要求C、它的⽬的是帮助 NameNode合并编辑⽇志，减少NameNode启动时间D、SecondaryNameNode 应与NameNode部署到⼀个节点9. 客户端上传⽂件的时候哪项是正确的？（多选）（BD）A、数据经过 NameNode 传递给 DataNodeB、客户端端将⽂件切分为多个Block，依次上传C、客户端只上传数据到⼀台 DataNode，然后由 NameNode 负责 Block 复制⼯作D、客户端发起⽂件上传请求，通过RPC与NameNode建⽴通讯。
hadoop习题答案Hadoop习题答案Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，被广泛应用于大数据处理和分析领域。
作为一名学习Hadoop的学生或者从业者，掌握Hadoop的基本原理和技术是非常重要的。
为了帮助大家更好地学习和掌握Hadoop，下面将为大家提供一些Hadoop习题的答案，希望能够对大家的学习有所帮助。
1. 什么是Hadoop？它的核心组件是什么？答：Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，用于处理大规模的数据。
它的核心组件包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce。
2. 请简要描述HDFS的工作原理。
答：HDFS将大文件分割成小块，并将这些小块存储在多台机器上，以实现数据的分布式存储和高可靠性。
同时，HDFS还通过多个副本来保证数据的可靠性和容错性。
3. 什么是MapReduce？它的工作原理是什么？答：MapReduce是Hadoop的计算框架，用于实现分布式计算。
它通过将计算任务分解成Map和Reduce两个阶段来实现并行计算，从而加快计算速度。
4. 请简要描述Hadoop的安装步骤。
答：Hadoop的安装包括下载Hadoop安装文件、配置Hadoop环境变量、配置Hadoop的配置文件、启动Hadoop集群等步骤。
5. 请简要描述Hadoop的优点和应用场景。
答：Hadoop具有高可靠性、高可扩展性、高性能等优点，被广泛应用于大数据处理、日志分析、搜索引擎、数据仓库等领域。
以上就是关于Hadoop习题的答案，希望对大家的学习有所帮助。
通过不断地练习和实践，相信大家一定能够更好地掌握Hadoop的知识和技术，从而在大数据领域取得更大的成就。
祝大家学习进步！。
hadoop练习题Hadoop练习题Hadoop是当前大数据处理领域最流行的开源框架之一。
它的分布式计算模型和可靠性使得它成为处理海量数据的首选工具。
为了更好地掌握Hadoop的使用，我们可以通过练习题来加深对其原理和应用的理解。
本文将介绍一些常见的Hadoop练习题，帮助读者更好地掌握Hadoop的使用。
1. 统计单词数量假设有一个文本文件，我们需要统计其中每个单词出现的次数。
首先，我们需要将文本文件分割成多个小文件，每个小文件包含一行文本。
接下来，我们需要编写一个MapReduce程序，将每个小文件作为输入，将其中的单词拆分并统计出现次数，最后将结果输出到一个文件中。
通过这个练习，我们可以了解Hadoop的基本编程模型和数据处理流程。
2. 计算平均值假设有一个包含学生姓名和成绩的文本文件，我们需要计算每个学生的平均成绩。
首先，我们需要将文本文件分割成多个小文件，每个小文件包含一个学生的姓名和成绩。
接下来，我们需要编写一个MapReduce程序，将每个小文件作为输入，计算每个学生的平均成绩，并将结果输出到一个文件中。
通过这个练习，我们可以学习如何在Hadoop中进行数据聚合和计算。
3. 排序假设有一个包含多个数字的文本文件，我们需要对这些数字进行排序。
首先，我们需要将文本文件分割成多个小文件，每个小文件包含一个数字。
接下来，我们需要编写一个MapReduce程序，将每个小文件作为输入，对其中的数字进行排序，并将结果输出到一个文件中。
通过这个练习，我们可以学习如何在Hadoop中进行数据排序和合并。
4. 数据清洗假设有一个包含多个用户的日志文件，我们需要清洗其中的数据，只保留符合特定条件的记录。
首先，我们需要将日志文件分割成多个小文件，每个小文件包含一条记录。
接下来，我们需要编写一个MapReduce程序，将每个小文件作为输入，对其中的记录进行筛选和清洗，并将结果输出到一个文件中。
通过这个练习，我们可以学习如何在Hadoop中进行数据过滤和处理。
习题一、选择题1．下列有关 Hadoop 的说法正确的是( ABCD )。
A ．Hadoop 最早起源于 NutchB ．Hadoop 中HDFS 的理念来源于谷歌发表的分布式文件系统( GFS )的论文C ．Hadoop 中 MapReduce 的思想来源于谷歌分布式计算框架 MapReduce 的论文D．Hadoop 是在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的一个开源的软件框架2．使用 Hadoop 的原因是( ABCD )。
A．方便：Hadoop 运行在由普通商用机器构成的大型集群上或者云计算服务上B．稳健：Hadoop 致力于在普通商用硬件上运行，其架构假设硬件会频繁失效，Hadoop 可以从容地处理大多数此类故障C ．可扩展：Hadoop 通过增加集群节点，可以线性地扩展以处理更大的数据集D．简单：Hadoop 允许用户快速编写高效的并行代码3．Hadoop 的作者是( B )。
A ．Martin FowlerB ．Doug CuttingC ．Kent BeckD ．Grace Hopper4．以下关于大数据特点的描述中，不正确的是( ABC )。
A ．巨大的数据量B ．多结构化数据C ．增长速度快D ．价值密度高二、简答题1．Hadoop 是一个什么样的框架？答：Hadoop 是一款由Apache 基金会开辟的可靠的、可伸缩的分布式计算的开源软件。
它允许使用简单的编程模型在跨计算机集群中对大规模数据集进行分布式处理。
2．Hadoop 的核心组件有哪些？简单介绍每一个组件的作用。
答：核心组件有 HDFS 、MapReduce 、YARN 。
HDFS ( Hadoop Distributed File Sy，st doop 分布式文件系统)是 Hadoop 的核心组件之一，作为最底层的分布式存储服务而存在。
它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，可在低成本的通用硬件上运行。
MapReduce 是 Hadoop 的一个分布式计算框架，也是一种大规模数据集并行运算的编程模型，主要用于处理海量数据的运算。
MapReduce 主要包括 map (映射)和 reduce(规约)两部份。
它是一个分布式运算程序的编程框架，其核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带的默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在Hadoop 集群上。
Hadoop YARN 是开源 Hadoop 分布式处理框架中的资源管理和作业调度框架，主要负责将系统资源分配给在Hadoop 集群中运行的各种应用程序，并调度在不同集群节点上执行的任务3．简述Hadoop 生态体系，并列举此生态体系中涉及的技术。
答：当今的Hadoop 已经成长为一个庞大的生态体系，随着生态体系的成长，新浮现的项目也越来越多，其中不乏一些非Apache 主管的项目，这些项目对Hadoop 做了更好的补充或者更高层的抽象，涉及的技术有HBase、Hive、Sqoop、Pig、Flume、Oozie、ZooKeeper、kafka、Spark 等。
4．简单列举几个 Hadoop 的应用场景。
答： ( 1 )在线旅游( 2 ) 电子商务( 3 ) 挪移数据(4)能源发现( 5 )节约能源( 6 )图象处理( 7 )医疗保健( 8 ) IT 安全( 9 )欺诈检测( 10 )基础设施管理习题一、填空题1．Hadoop 集群中的节点 DataNode 负责 HDFS 的数据存储。
2．Hadoop 集群中的Jobtracker 程序通常与 NameNode 在一个节点启动。
3．Hadoop 的运行模式有独立(本地)运行模式、伪分布式运行模式和彻底分布式运行环境。
4．Hadoop 集群搭建中常用的4 个配置文件有hadoop-env.sh、core-site,xm、l mapred- site,.xm和l yarn-site.xml。
二、操作题1．根据 2.2节伪分布式安装的安装及配置步骤，在自己计算机上搭建伪分布式Hadoop 集群环境，环境搭建完毕后通过命令及Web 访问方式查看集群的启动情况。
答：具体步骤见章节内容。
2. 根据2.3 节彻底分布式安装的安装及配置步骤，根据自己计算机的实际配置情况分析是否可以搭建至少2 台节点的彻底分布式Hadoop 集群环境，如果配置允许则搭建彻底分布式集群环境，搭建完毕后通过命令或者Web 访问方式查看集群的启动信息。
答：具体步骤见章节内容。
习题一、填空题1．由于NameNode 宕机，导致无法对外提供服务，可通过搭建HDFS HA 来解决。
2．YARN 的高可用主要是解决 ResourceManager单点故障。
3．由于HDFS 存储数据量过大，导致NameNode 内存不足，可以通过搭建联邦来解决。
二、简答题1．Hadoop 是如何解决高可用问题的？答：对于 Hadoop 集群， RM 和 NN 都是S“ingle Point of Fai(lu单re点故障)”，起着“一票否决”的作用，所以Hadoop 对 NN 和 RM 都提供了 HA 选项，采用的都是 Active/Standb 措施来达到 HA 的要求。
所谓 Active/Standb是y一种热备方案，这种方案中，“在位”的行使职权ctive 的管理者惟独一个，但有一个作为备份(即 Standby)的候补管理者时刻准备着，当 Active的管理者发生故障， Standby的管理者就立刻顶上，并进行业务的接管，不用暂时开机和初始化。
2．简述 ZooKeeper 的功能及其在 Hadoop 高可用中起到的作用。
答：ZooKeeper 主要用来解决分布式应用中时常遇到的一些数据管理问题，如统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等。
在 Hadoop 的 HA 集群中，使用 ZooKeeper 的存储功能可保存 NameNode 的状态信息,ZooKeeper会监听两个 NameNode 的工作状态，当状态发生改变时，由其协调 Active与 Standby 状态的切换。
3．YARN 是如何解决高可用问题的？答： Hadoop 在 2.4版本之后，针对 YARN 引入了 HA 机制，也就是 ResourceManager 的Active/Standb。
yYARN 的 HA 与 HDFS 的 HA 基本相同，但 YARN HA 能够支持多个 Standby的ResourceManager ( Hadoop 2.x的 HDFS HA 只允许有一个Standby的 NameNode ，Hadoop 3.x之后，允许有多个 Standby 的 NameNode )，Active和 Standby 的状态可以通过控制台命令手动切换，也可以自动切换。
4．Hadoop 联邦解决了什么问题？答： Hadoop 集群启动后， NameNode 在内存中保存了文件和块的映射关系，这意味着对于一个拥有大量文件的超大集群来说，由于数据量太大， NameNode 的内存中可能也无法放下这么多的对应关系，内存将成为限制系统横向扩展的瓶颈。
Hadoop 2.x版本中引入了 HDFS 联邦机制来解决这个问题一、选择题1．数据块(block)的大小由( A )参数决定。
A ．dfs.blocksizeB ．fs.replicationC ．fs.defaultFSD ．dfs.block2．创建 HDFS 新目录/“newdi 的命令为(D )。
A ．hadoop mkdir /newdirB ．hadoop fs mkdir /newdirC ．hadoop fs mkdir newdirD ．hadoop fs mkdir /newdir二、简答题简述HDFS 的写数据流程。
答： ( 1 ) 客户端首先与NameNode 建立连接，发起文件上传请求。
( 2 ) NameNode 检查上传路径是否存在，目标文件是否存在，权限是否允许。
若无问题则修改命名空间，并反馈允许上传。
( 3 ) 客户端收到允许上传反馈后再次请求第一个 Block 所在的节点名。
( 4 ) NameNode 根据机架感知原理选取三个节点( DataNode1、DataNode2、DataNode3 )并将其反馈给客户端。
( 5 ) 客户端从获取的三个节点中选取一个节点建立管道 ( Pipelin)e连接，请求上传数据。
节点1 收到请求后与节点2 获取连接，节点2 收到请求后与节点3 获取连接。
(6)连接全部建立成功后，客户端开始向第一个节点传输第一个 Block。
该 Block 数据以Packet 为单位进行传输。
数据的校验则是以更小的Chunk 单位进行的。
数据在客户端本地和DataNode 端都有读取和写入的缓存队列。
每一次 Packet在 Pipeline上的传输都需要反向应答。
直到写完预定的 Block 为止。
节点 1、节点2 和节点3 之间也会以同样的方式同步传输。
(7)当第一个 Block传输完毕后，客户端会再次发送请求到NameNode ，将整个流程再次重复。
三、编程题编写程序完成HDFS 文件系统根目录下所有文件的列举。
Configuration conf = new Configuration();FileStatus[] listStatus = hdfs.listStatus(new Path(path));for(FileStatus fs:listStatus) {system.out..println(fs.getPath()));习题一、填空题1．YARN 提供的调度器策略有 FIFO Scheduler(FIFO 调度器 )、Capacity Schedule 容量调度器)和 Fair Schedule(r公平调度器 ) .2．YARN 采用的体系架构是主从结构，其中主节点是 ResourceManager ，从节点是NodeManager 。
3．ResourceManager 的两个重要组件是 Scheduler和 ApplicationsManager。
4．在 NodeManager 中封装内存、CPU 、磁盘、网络等资源的是 Container 。
二、简答题1．简述共享集群模式的优点。
答：( 1 )资源利用率高( 2 )运维成本低( 3)数据共享2．简述 ApplicationMaster的主要作用。
答：( 1 )为运行应用向 ResourceManager 申请资源。
( 2 )在 Job 中对 Task 实现调度。
( 3)与 NodeManager 通信以启动或者住手任务。
( 4 )监控所有任务的运行情况，并在任务失败的情况下重新为任务申请资源以重启任务3．简述 YARN 的工作流程。
