Hadoop基础知识面试题大汇总

hadoop⾯试题总结1、hadoop常⽤端⼝号hadoop2.x Hadoop3.x访问HDFS端⼝50070 9870访问MR执⾏情况端⼝8088 8088历史服务器19888 19888客户端访问集群端⼝9000 80202、hadoop集群搭建hadoop搭建流程概述：（1）准备三个客户端，master，node1，node2（2）安装jdk 配置免密 ssh-keygen -t rsa 分发秘钥 ssh-copy-id master ssh-copy-id node1 ssh-copy-id node2（3）配置环境变量 source ⼀下（4）主要有 hadoop环境配置⽂件：hadoop-env.sh hadoop核⼼配置⽂件 core-site.xml yarn配置⽂件 yarn-site.xml mapreduce核⼼配置⽂件 mapred-site.xml hdfs配置⽂件 hdfs-site.xml（5）分发集群⽂件 scp -r /usr/local....... 格式化 hdfs namenode-format 启动集群 start-all.sh 访问hdfs页⾯查看是否搭建成功3、环境配置⽂件主要内容（1）hadoop-env.sh ： Hadoop 环境配置⽂件vim hadoop-env.sh修改JAVA_HOMEexport JAVA_HOME=/usr/local/soft/jdk1.8.0_171（2）core-site.xml ： hadoop核⼼配置⽂件vim core-site.xml在configuration中间增加以下内容<property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://master:9000</value></property><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/usr/local/soft/hadoop-2.7.6/tmp</value></property><property><name>fs.trash.interval</name><value>1440</value></property>（3）hdfs-site.xml ： hdfs配置⽂件vim hdfs-site.xml在configuration中间增加以下内容<property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property><property><name>dfs.permissions</name><value>false</value></property>（4）yarn-site.xml： yarn配置⽂件vim yarn-site.xml在configuration中间增加以下内容<property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>master</value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><property><name>yarn.log-aggregation-enable</name><value>true</value></property><property><name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name><value>604800</value></property><property><name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name><value>20480</value></property><property><name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name><value>2048</value></property><property><name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name><value>2.1</value></property>（5）mapred-site.xml： mapreduce配置⽂件重命名mv mapred-site.xml.template mapred-site.xmlvim mapred-site.xml在configuration中间增加以下内容<property><name></name><value>yarn</value></property><property><name>mapreduce.jobhistory.address</name><value>master:10020</value></property><property><name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name><value>master:19888</value></property>3、hdfs读写流程写流程：1）客户端向namenode请求上传⽂件，namenode检查⽬标⽂件是否已存在，⽗⽬录是否存在。

hadoop常见面试问题
以下是一些Hadoop常见的面试问题：
1. Hadoop是什么？它在大数据领域中的作用是什么？
2. Hadoop的核心组件有哪些？它们各自的作用是什么？
3. HDFS是什么？它有哪些特点和优势？
4. MapReduce是什么？它是如何工作的？
5. YARN是什么？它在Hadoop中的作用是什么？
6. 在Hadoop中如何处理数据倾斜？有哪些常见的数据倾斜问题需要避免？
7. Hadoop集群的部署和配置需要注意哪些问题？
8. 如何优化Hadoop集群的性能？有哪些常见的性能调优方法？
9. 在Hadoop中如何进行数据迁移？有哪些常见的迁移策略？
10. 如何进行Hadoop的安全性配置和管理？有哪些常见的安全措施需要采取？
11. Hadoop和Spark的区别和联系是什么？在什么情况下应该选择Hadoop或Spark？
12. 在Hadoop中如何进行数据清洗和预处理？有哪些常用的工具和库可以使用？
13. 如何使用Hadoop进行机器学习和数据挖掘？有哪些常见的算法和应用场景？
14. Hadoop的版本演进和兼容性问题需要注意哪些方面？
15. 你如何在Hadoop上进行大数据实时流处理？有哪些常用的流处理框架可以选择和使用？。

Hadoop面试题目及答案(附目录)选择题1.下面哪个程序负责HDFS 数据存储。

a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker答案C datanode2. HDfS 中的block 默认保存几份？a)3 份b)2 份c)1 份d)不确定答案A 默认3 份3.下列哪个程序通常与NameNode 在一个节点启动？a)SecondaryNameNode b)DataNode c)TaskTracker d)Jobtracker答案D分析：hadoop 的集群是基于master/slave 模式，namenode 和jobtracker 属于master，datanode 和tasktracker 属于slave，master 只有一个，而slave 有多个SecondaryNameNode 内存需求和NameNode 在一个数量级上，所以通常secondaryNameNode（运行在单独的物理机器上）和NameNode 运行在不同的机器上。

JobTracker 和TaskTrackerJobTracker 对应于NameNode，TaskTracker 对应于DataNode，DataNode 和NameNode 是针对数据存放来而言的，JobTracker 和TaskTracker 是对于MapReduce 执行而言的。

mapreduce 中几个主要概念，mapreduce 整体上可以分为这么几条执行线索：jobclient，JobTracker 与TaskTracker。

1、JobClient 会在用户端通过JobClient 类将应用已经配置参数打包成jar 文件存储到hdfs，并把路径提交到Jobtracker,然后由JobTracker 创建每一个Task（即MapTask 和ReduceTask）并将它们分发到各个TaskTracker 服务中去执行。

3.6误）3.7Hadoop支持数据的随机读写。

（错） (8)NameNode负责管理metadata，client端每次读写请求，它都会从磁盘中3.8读取或则会写入metadata信息并反馈client端。

（错误） (8)NameNode本地磁盘保存了Block的位置信息。

（个人认为正确，欢迎提出其它意见） (9)3.93.10 3.11DataNode通过长连接与NameNode保持通信。

（有分歧） (9)Hadoop自身具有严格的权限管理和安全措施保障集群正常运行。

（错误）93.12 3.13 3.14Slave节点要存储数据，所以它的磁盘越大越好。

（错误） (9)hadoop dfsadmin–report命令用于检测HDFS损坏块。

（错误） (9)Hadoop默认调度器策略为FIFO（正确） (9)100道常见Hadoop面试题及答案解析目录1单选题 (5)1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7下面哪个程序负责HDFS数据存储。

(5)HDfS中的block默认保存几份？ (5)下列哪个程序通常与NameNode在一个节点启动？ (5)Hadoop作者 (6)HDFS默认Block Size (6)下列哪项通常是集群的最主要瓶颈： (6)关于SecondaryNameNode哪项是正确的？ (6)2 3多选题 (7)2.12.22.32.42.5下列哪项可以作为集群的管理？ (7)配置机架感知的下面哪项正确： (7)Client端上传文件的时候下列哪项正确？ (7)下列哪个是Hadoop运行的模式： (7)Cloudera提供哪几种安装CDH的方法？ (7)判断题 (8)3.13.23.3Ganglia不仅可以进行监控，也可以进行告警。

（正确） (8)Block Size是不可以修改的。

（错误） (8)Nagios不可以监控Hadoop集群，因为它不提供Hadoop支持。

Hadoop常见⾯试笔试题⽬与参考答案⼩结1. namenode的重要性是什么?namenode的作⽤在Hadoop中⾮常重要。

它是Hadoop的⼤脑，主要负责管理系统上的分配块，还为客户提出请求时的数据提供特定地址2. 当NameNode关闭时会发⽣什么?如果NameNode关闭，⽂件系统将脱机。

3. 是否可以在不同集群之间复制⽂件?如果是的话，怎么能做到这⼀点?是的，可以在多个Hadoop集群之间复制⽂件，这可以使⽤分布式复制来完成。

Distcp是⼀个Hadoop复制⼯具，主要⽤于执⾏MapReduce作业来复制数据。

Hadoop环境中的主要挑战是在各集群之间复制数据，distcp也将提供多个datanode来并⾏复制数据。

4. 什么是检查点?对⽂件数据的修改不是直接写回到磁盘的，很多操作是先缓存到内存的Buffer中，当遇到⼀个检查点Checkpoint时，系统会强制将内存中的数据写回磁盘，当然此时才会记录⽇志，从⽽产⽣持久的修改状态。

因此，不⽤重放⼀个编辑⽇志，NameNode可以直接从FsImage加载到最终的内存状态，这肯定会降低NameNode启动时间5. 什么是机架感知?这是⼀种决定如何根据机架定义放置块的⽅法。

Hadoop将尝试限制存在于同⼀机架中的datanode之间的⽹络流量。

为了提⾼容错能⼒，名称节点会尽可能把数据块的副本放到多个机架上。

综合考虑这两点的基础上Hadoop设计了机架感知功能。

6. 投机性执⾏如果⼀个节点正在执⾏⽐主节点慢的任务。

那么就需要在另⼀个节点上冗余地执⾏同⼀个任务的⼀个实例。

所以⾸先完成的任务会被接受，另⼀个可能会被杀死。

这个过程被称为“投机执⾏”。

7. 是否可以在Windows上运⾏Hadoop?可以，但是最好不要这么做，Red Hat Linux或者是Ubuntu才是Hadoop的最佳操作系统。

在Hadoop安装中，Windows通常不会被使⽤，因为会出现各种各样的问题。

大数据工程师面试题及答案在大数据领域，对工程师的要求越来越高。

以下是一些常见的大数据工程师面试题及答案，希望能为您的面试准备提供一些帮助。

一、基础知识1、请简要介绍一下 Hadoop 生态系统中的主要组件。

答案：Hadoop 生态系统主要包括 HDFS（分布式文件系统）用于存储大规模数据；YARN（资源管理框架）负责资源的分配和调度；MapReduce（分布式计算框架）用于处理大规模数据的计算任务。

此外，还有 Hive（数据仓库工具）、HBase（分布式数据库）、Sqoop（数据导入导出工具）等组件。

2、什么是数据仓库？与数据库有什么区别？答案：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。

数据库主要用于事务处理，强调实时性和一致性；而数据仓库侧重于数据分析和决策支持，数据量大、结构复杂，存储历史数据。

二、数据处理和分析1、如何处理数据倾斜问题？答案：数据倾斜通常是指某些键值的分布不均匀，导致某些任务处理的数据量远大于其他任务。

可以通过对倾斜的键进行加盐处理，或者使用 Combiner 函数在 Map 端进行局部聚合来缓解。

还可以对数据进行重新分区，或者调整并行度等方式来解决。

2、请介绍一下 Spark 的核心概念，如 RDD、DataFrame 和 Dataset。

答案：RDD（弹性分布式数据集）是 Spark 的基础数据结构，具有不可变、可分区、可并行操作等特点。

DataFrame 类似于关系型数据库中的表，具有列名和数据类型。

Dataset 是 DataFrame 的扩展，提供了类型安全和面向对象的编程接口。

三、数据存储1、介绍一下 HBase 的架构和工作原理。

答案：HBase 基于 Hadoop 的 HDFS 存储数据，采用主从架构。

HMaster 负责管理表的元数据，HRegionServer 负责存储和管理实际的数据。

数据按照行键进行排序和存储，通过 Region 进行划分和管理。

第1篇一、基础知识与理论1. 请简述大数据的概念及其与传统数据处理的区别。

2. 请解释什么是Hadoop，并简要说明其组成部分。

3. 请简述MapReduce的核心思想及其在Hadoop中的应用。

4. 请描述HDFS（Hadoop分布式文件系统）的工作原理及其优势。

5. 请说明YARN（Yet Another Resource Negotiator）的作用及其在Hadoop中的地位。

6. 请解释什么是Spark，以及它与传统的大数据处理技术相比有哪些优势。

7. 请描述Spark的架构及其核心组件。

8. 请说明什么是Hive，并简要介绍其作用。

9. 请解释什么是HBase，以及它在大数据中的应用场景。

10. 请说明什么是NoSQL，并列举几种常见的NoSQL数据库及其特点。

二、Hadoop生态系统1. 请介绍Hadoop生态系统中常用的数据处理工具，如Hive、Pig、Spark等。

2. 请说明Hadoop生态系统中常用的数据分析工具，如Elasticsearch、Kafka、Flume等。

3. 请解释Hadoop生态系统中数据存储解决方案，如HDFS、HBase、Cassandra等。

4. 请描述Hadoop生态系统中常用的数据仓库解决方案，如Apache Hudi、Delta Lake等。

5. 请说明Hadoop生态系统中常用的数据可视化工具，如Tableau、Power BI、D3.js等。

三、大数据技术1. 请简述大数据技术中的数据清洗、数据集成、数据存储、数据挖掘等基本概念。

2. 请介绍大数据技术中的数据挖掘算法，如聚类、分类、关联规则等。

3. 请说明大数据技术中的数据可视化方法及其在数据分析中的应用。

4. 请描述大数据技术中的实时数据处理技术，如流处理、事件驱动等。

5. 请介绍大数据技术中的机器学习算法及其在数据分析中的应用。

四、大数据应用案例1. 请列举大数据技术在金融、医疗、电商、物联网等领域的应用案例。

史上最全的大数据面试题,大数据开发者必看在大数据领域，面试常常是求职者获取工作机会的重要环节。

面试官会针对各个方面提问，从技术知识到项目经验，从算法能力到数据处理能力，全方位考察候选人的综合素质。

为了帮助大数据开发者准备面试，本文整理了一份史上最全的大数据面试题，供参考使用。

一、Hadoop基础知识1·Hadoop的核心组件有哪些？分别简要介绍。

2·HDFS的特点和工作原理是什么？3·MapReduce的工作原理是什么？举例说明MapReduce的运行流程。

4·Hadoop集群的搭建步骤和注意事项是什么？5·Hadoop环境中如何进行数据备份和恢复操作？二、Hadoop生态系统1·Hive和HBase有什么区别？适用场景分别是什么？2·Pig和Hive的功能和使用场景有何异同？3·Sqoop和Flume的作用及使用场景有哪些？4·ZooKeeper的作用是什么？简要介绍其应用场景。

5·Spark和Hadoop的区别是什么？它们之间如何共同工作？三、大数据处理技术1·数据采集的方法有哪些？请简要说明每种方法的原理和适用场景。

2·数据清洗的过程和步骤有哪些？如何处理用户输入的脏数据？3·数据存储有哪些方式？请简要介绍每种方式的特点和适用场景。

4·数据挖掘常用的算法有哪些？请简要说明每种算法的原理和适用场景。

5·数据可视化的方法和工具都有哪些？请简要介绍每种方法和工具的特点和适用场景。

四、大数据实战项目1·请简要介绍你参与过的大数据项目，包括项目背景、使用的技术和取得的成果。

2·在项目中如何解决数据倾斜的问题？请具体描述解决方案。

3·在项目中如何保证数据的安全性和隐私性？4·在处理大规模数据时，如何优化性能和提高效率？5·请描述一个你在项目中遇到的难题，并介绍你是如何解决的。

hadoop面试题Hadoop是一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大数据处理。

在面试中，掌握Hadoop的基本概念和技术非常重要。

下面是一些常见的Hadoop面试题，希望能够帮助你更好地准备面试。

1. 什么是Hadoop？它的核心组件有哪些？Hadoop是一个由Apache开发的开源分布式计算框架。

它的核心组件包括Hadoop Distributed File System (HDFS)、YARN (Yet Another Resource Negotiator)和MapReduce。

2. 请简要介绍一下HDFS的特点和工作原理。

HDFS是Hadoop的分布式文件系统，具有高容错性、高吞吐量和高扩展性等特点。

它的工作原理是将大文件切分成多个数据块并存储在不同的服务器上，通过复制机制实现数据的冗余和容错。

3. YARN是什么？它的作用是什么？YARN是Hadoop的资源管理系统，负责集群中的资源分配和作业调度。

它允许多个计算框架共享集群资源，并提供了更好的资源利用率和作业运行效率。

4. MapReduce是Hadoop的一个核心概念，请解释一下Map和Reduce的作用。

MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集的并行计算。

Map负责将输入数据转化为键值对的形式，并进行数据处理和转换，而Reduce则负责对Map输出的结果进行汇总和整理。

5. Hadoop中的数据本地性是什么意思？为什么它很重要？数据本地性是指计算任务在执行时尽可能地处理位于相同节点或相邻节点上的数据。

这样可以减少数据传输的开销，提高作业的执行效率。

6. Hadoop的副本复制是如何工作的？为什么要进行副本复制？Hadoop通过将数据切分为多个数据块，并进行多次复制来实现副本复制。

这样可以提高数据的可靠性和容错性，保证即使某台服务器发生故障，数据仍然可用。

7. 请解释一下Hadoop中的数据倾斜问题。

数据倾斜指的是在进行数据处理时，某些特定键值对的数据量过大，导致某些节点的负载过重。

hadoop spark 面试题1. 介绍Hadoop的MapReduce框架及其工作流程MapReduce是Hadoop的核心组成部分，用于分布式计算与数据处理。

其工作流程如下：- Map阶段：将输入数据切分为固定大小的数据块，并由多个Mapper并行处理。

Mapper根据特定的映射函数，将输入数据中的每对键值对(key-value)转换成中间键值对(intermediate key-value)。

- Shuffle（洗牌）阶段：将Mapper输出的中间键值对根据键进行分组，将相同键的值集中在一起，以便进行后续的Reducer处理。

- Reduce阶段：Reducer并行处理经过Shuffle阶段后的中间键值对。

Reducer对每个键的值集合进行聚合操作，得到最终的输出结果。

2. 什么是Spark？它与Hadoop有何不同？Spark是一个快速且通用的大数据处理引擎，与Hadoop相比有以下不同之处：- 数据处理模型：Hadoop使用MapReduce作为编程模型，而Spark则采用了弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称RDD）来支持更丰富的数据处理模式，如Map、Reduce、Filter、Join等。

- 内存计算：相比Hadoop的磁盘存储和读写，Spark将数据存储在内存中，并利用内存计算加速数据处理过程，提供更高的性能。

- 执行速度：由于数据存储在内存中，Spark能够在迭代计算等需要多次访问数据的场景下显著提高执行速度。

- 多语言支持：Spark支持多种编程语言（如Java、Scala、Python）进行开发，而Hadoop主要使用Java语言。

3. 解释什么是RDD（弹性分布式数据集），并说明其特点和应用场景RDD（Resilient Distributed Dataset）是Spark中的核心抽象数据类型，代表分布式的、只读的、可容错的数据集合。

大数据开发面试题大数据开发是当今互联网时代的重要领域之一，对于求职者和面试者来说，了解相关的面试题目是非常重要的。

本文将介绍几个关于大数据开发的常见面试题目，帮助读者更好地准备面试。

一、Hadoop的组成部分以及作用Hadoop是大数据处理的重要工具，由以下几个组成部分组成：1. HDFS（Hadoop分布式文件系统）：用于存储海量的数据，具有高容错性和高可靠性。

2. MapReduce：用于分布式处理大规模数据集的编程模型，包括Map和Reduce两个阶段。

3. YARN（Yet Another Resource Negotiator）：负责集群的资源调度和管理，确保任务的顺利执行。

二、Hadoop和Spark的区别Hadoop和Spark都是大数据处理的解决方案，但存在一些区别：1. 数据处理模型：Hadoop使用MapReduce模型，而Spark则引入了更多的操作模式，如RDD（弹性分布式数据集）和DataFrame。

2. 内存使用：Spark将数据保存在内存中，因此在一些需要频繁迭代的任务中，Spark的处理速度更快。

3. 执行速度：由于Spark引入了内存计算，相比Hadoop更加高效。

尤其是在迭代计算和交互式查询方面，Spark更具优势。

4. 生态系统：Hadoop有更成熟的生态系统，并适用于更多的场景，而Spark在实时流处理和机器学习方面表现更出色。

三、Hive和HBase的区别Hive和HBase都是在Hadoop生态系统中常见的工具，但有以下几个区别：1. 数据模型：Hive是基于关系型数据库模型的，使用类SQL查询语言，适用于批处理。

HBase则是一个分布式非关系型数据库，适用于实时查询。

2. 数据存储：Hive将数据存储在HDFS中，适合离线分析。

而HBase则将数据存储在HBase自身的存储引擎中，支持实时随机读写。

3. 数据查询：Hive的查询速度相对较慢，适合处理大规模数据集。

大数据面试题及答案一、概述在当今信息时代，数据无处不在，大数据已经成为各个行业的热门话题。

因此，面对大数据的挑战和机遇，各企业纷纷开始招聘大数据人才。

而面试则是评估求职者技能水平的重要环节。

本文将介绍一些常见的大数据面试题及其答案，旨在帮助求职者更好地准备面试。

二、大数据面试题1. 请介绍一下大数据的概念。

答：大数据是指在传统数据处理软件和硬件工具无法处理的规模和复杂性下，利用现代技术手段进行获取、管理和分析的数据集合。

大数据具有高维度、高速度、高价值和多样性等特点。

2. 请解释什么是Hadoop？答：Hadoop是一种开源的分布式计算平台，可用于存储和处理大规模数据集。

它包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce计算模型。

HDFS负责数据的存储，而MapReduce则负责数据的处理和分析。

3. 请说明Hadoop中的NameNode和DataNode的作用。

答：NameNode是HDFS的主节点，负责管理文件的命名空间、数据块的映射以及数据块的复制。

DataNode是HDFS的工作节点，负责存储实际的数据块，并向NameNode汇报其存储的数据块信息。

4. 请解释一下MapReduce的工作原理。

答：MapReduce是一种分布式计算模型，其工作原理主要分为两个阶段：Map和Reduce。

在Map阶段，数据被划分成一系列的键值对，并由多个Mapper进行并行处理。

在Reduce阶段，Mapper输出的键值对会根据键进行分组，并由多个Reducer进行处理和聚合，最终得到最终的结果。

5. 如何在Hadoop集群中进行数据的备份和容错处理？答：Hadoop通过HDFS进行数据的备份和容错处理。

在HDFS中，数据会被分割成块进行存储，并在集群中的多个DataNode上复制备份。

这样即使某个节点出现故障，数据仍然可以从其他节点上恢复。

三、大数据面试题答案1. 大数据的概念：大数据是指在传统数据处理软件和硬件工具无法处理的规模和复杂性下，利用现代技术手段进行获取、管理和分析的数据集合。

1、hadoop运行的原理?hadoop主要由三方面组成:1、HDFS2、MapReduce3、HbaseHadoop框架中最核心的设计就是：MapReduce和HDFS。

MapReduce的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的，简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。

HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写，为分布式计算存储提供了底层支持。

MapReduce从它名字上来看就大致可以看出个缘由，两个动词Map和Reduce，“Map（展开）”就是将一个任务分解成为多个任务，“Reduce”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果。

这不是什么新思想，其实在前面提到的多线程，多任务的设计就可以找到这种思想的影子。

不论是现实社会，还是在程序设计中，一项工作往往可以被拆分成为多个任务，任务之间的关系可以分为两种：一种是不相关的任务，可以并行执行；另一种是任务之间有相互的依赖，先后顺序不能够颠倒，这类任务是无法并行处理的。

回到大学时期，教授上课时让大家去分析关键路径，无非就是找最省时的任务分解执行方式。

在分布式系统中，机器集群就可以看作硬件资源池，将并行的任务拆分，然后交由每一个空闲机器资源去处理，能够极大地提高计算效率，同时这种资源无关性，对于计算集群的扩展无疑提供了最好的设计保证。

（其实我一直认为Hadoop 的卡通图标不应该是一个小象，应该是蚂蚁，分布式计算就好比蚂蚁吃大象，廉价的机器群可以匹敌任何高性能的计算机，纵向扩展的曲线始终敌不过横向扩展的斜线）。

任务分解处理以后，那就需要将处理以后的结果再汇总起来，这就是Reduce要做的工作。

2、mapreduce的原理?Hadoop中的MapReduce是一个使用简易的软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的式并行处理上T级别的数据集。

hadoop⾯试题（⾃⼰整理版）
1、 hadoop 运⾏原理
2、 mapreduce 原理
3、 mapreduce 的优化
4、举⼀个简单的例⼦说下 mapreduce 是怎么运⾏的
5、 hadoop 中 combiner 的作⽤
6、简述 hadoop 的安装
7、请列出 hadoop 的进程名
8、简述 hadoop 的调度器
9、列出你开发 mapreduce 的语⾔
10、我们开发 job 时是否可以去掉 reduce 阶段
11、 datanode 在什么情况下不会备份
12、 combiner 出现在哪个过程
13、 hdfs 的体系结构
14、 3 个 datanode 中有⼀个 datanode 出现错误会怎么样
15、描述⼀下 hadoop 中，有哪些地⽅⽤了缓存机制，作⽤分别是
什么？
16、如何确定 hadoop 集群的健康状况
17、 shuffe 阶段，你怎么理解
18、 mapreduce 的 map 数量和 reduce 数量怎么确定，怎么配置
19、简单说⼀下 mapreduce 的编程模型
20、 hadoop 的 TextInputFormatter 作⽤是什么，如何⾃定义实现
21、 hadoop 和 spark 都是并⾏计算，他们有什么相同和区别
22、为什么要⽤ flume 导⼊ hdfs， hdfs 的架构是怎样的
23、简单说⼀下 hadoop 和 spark 的 shuffle 过程
24、 hadoop ⾼并发
25、 map-reduce 程序运⾏的时候会有什么⽐较常见的问题。

第1篇一、基础知识1. 请简述大数据的概念及其在当今社会中的重要性。

2. 什么是Hadoop？请简要介绍其架构和核心组件。

3. 请解释HDFS的工作原理，以及它在数据存储方面的优势。

4. 请说明MapReduce编程模型的基本原理和执行流程。

5. 什么是YARN？它在Hadoop生态系统中的作用是什么？6. 请描述Zookeeper在Hadoop集群中的作用和常用场景。

7. 什么是Hive？它与传统的数据库有什么区别？8. 请简述HBase的架构和特点，以及它在列式存储方面的优势。

9. 什么是Spark？它与Hadoop相比有哪些优点？10. 请解释Flink的概念及其在流处理方面的应用。

二、Hadoop集群搭建与优化1. 请描述Hadoop集群的搭建步骤，包括硬件配置、软件安装、配置文件等。

2. 请说明如何实现Hadoop集群的高可用性，例如HDFS和YARN的HA配置。

3. 请简述Hadoop集群的负载均衡策略，以及如何进行负载均衡优化。

4. 请解释Hadoop集群中的数据倾斜问题，以及如何进行数据倾斜优化。

5. 请说明如何优化Hadoop集群中的MapReduce任务，例如调整map/reduce任务数、优化Shuffle过程等。

6. 请描述Hadoop集群中的内存管理策略，以及如何进行内存优化。

7. 请简述Hadoop集群中的磁盘I/O优化策略，例如磁盘阵列、RAID等。

8. 请说明如何进行Hadoop集群的性能监控和故障排查。

三、数据存储与处理1. 请描述HDFS的数据存储格式，例如SequenceFile、Parquet、ORC等。

2. 请解释HBase的存储结构，以及RowKey和ColumnFamily的设计原则。

3. 请简述Hive的数据存储格式，以及其与HDFS的交互过程。

4. 请说明Spark的数据存储格式，以及其在内存和磁盘之间的数据交换过程。

5. 请描述Flink的数据流处理模型，以及其在数据流中的操作符和窗口机制。

大数据工程师常见面试题在当今数字化的时代，大数据工程师成为了热门职业之一。

当你准备应聘大数据工程师的岗位时，了解常见的面试题可以帮助你更好地应对面试，展现自己的专业能力。

以下是一些大数据工程师常见的面试题：一、基础理论知识1、什么是大数据？大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

2、请简要介绍 Hadoop 生态系统。

Hadoop 生态系统是一系列用于处理大数据的开源框架和工具的集合。

其中包括HDFS（Hadoop 分布式文件系统）用于存储大规模数据，YARN（Yet Another Resource Negotiator）用于资源管理和调度，MapReduce 用于分布式计算等。

此外，还有 Hive 用于数据仓库和查询处理，HBase 用于大规模的分布式数据库，Sqoop 用于在关系型数据库和 Hadoop 之间进行数据迁移等。

3、解释一下 CAP 定理。

CAP 定理指出，在一个分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三个特性最多只能同时满足其中两个。

一致性指的是在分布式系统中，所有节点在同一时刻看到的数据是相同的；可用性指的是系统能够在正常响应时间内提供服务；分区容错性指的是系统在遇到网络分区等故障时仍能继续工作。

4、什么是数据仓库和数据集市？数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。

数据集市则是数据仓库的一个子集，通常面向特定的业务部门或主题，规模较小，更专注于满足特定用户的需求。

二、数据处理与分析1、谈谈你对数据清洗的理解以及常见的数据清洗方法。

数据清洗是指处理和纠正数据中的错误、缺失值、重复值和不一致性等问题，以提高数据质量。

第1篇一、Hadoop基础知识1. 请简述Hadoop的核心组件及其作用。

2. 什么是Hadoop生态系统？列举出Hadoop生态系统中的主要组件。

3. 什么是MapReduce？请简述MapReduce的原理和特点。

4. 请简述Hadoop的分布式文件系统HDFS的架构和特点。

5. 什么是Hadoop的YARN？它有什么作用？6. 请简述Hadoop的HBase、Hive、Pig等组件的特点和应用场景。

7. 什么是Hadoop的集群部署？请简述Hadoop集群的部署流程。

8. 什么是Hadoop的分布式缓存？请简述其作用和实现方式。

9. 什么是Hadoop的MapReduce作业？请简述MapReduce作业的执行流程。

10. 请简述Hadoop的HDFS数据复制策略。

11. 什么是Hadoop的NameNode和DataNode？它们各自有什么作用？12. 请简述Hadoop的HDFS数据写入和读取过程。

13. 什么是Hadoop的Zookeeper？它在Hadoop集群中有什么作用？14. 请简述Hadoop的HDFS数据块的校验和机制。

15. 什么是Hadoop的HDFS数据恢复机制？二、Hadoop核心组件面试题1. 请简述Hadoop的MapReduce组件的架构和执行流程。

2. 请简述Hadoop的HDFS数据块的读写过程。

3. 请简述Hadoop的YARN资源调度器的工作原理。

4. 请简述Hadoop的HBase组件的架构和特点。

5. 请简述Hadoop的Hive组件的架构和特点。

6. 请简述Hadoop的Pig组件的架构和特点。

7. 请简述Hadoop的Zookeeper组件的架构和特点。

8. 请简述Hadoop的HDFS数据块的复制策略。

9. 请简述Hadoop的HDFS数据块的校验和机制。

10. 请简述Hadoop的HDFS数据恢复机制。

三、Hadoop高级面试题1. 请简述Hadoop集群的故障转移机制。