Hadoop 100道基础面试题

Hadoop作为一个开源的分布式存储与计算框架，在大数据处理领域具有举足轻重的地位。对于准备从事大数据分析或Hadoop相关工作的技术人员来说，掌握一系列基础的面试题是必不可少的。本篇内容涵盖了Hadoop相关基础面试题目，它们围绕Hadoop的基本架构、工作原理、常见的配置及故障排查等核心知识点。 我们来了解HDFS（Hadoop Distributed File System）作为Hadoop架构中用于存储数据的组件。HDFS在数据存储方面，使用了多副本机制来保证数据的可靠性和容错性。在Hadoop架构中，NameNode是核心的元数据管理节点，DataNode则负责实际的数据存储。面试中可能遇到关于HDFS的数据块（block）问题，比如默认的块大小（BlockSize），以及块的副本数量。默认情况下，HDFS中的块大小是128MB，并且默认有三个副本。 Secondary NameNode在Hadoop集群中的作用也是面试时常见的问题。Secondary NameNode并不意味着它是NameNode的备份，它的主要职责是定期合并编辑日志（edits log）与文件系统镜像（fsimage），从而减少NameNode重启时的加载时间。 对于Hadoop集群的运行模式，有三种模式：单机模式、伪分布式模式和全分布模式。这三种模式对于不同阶段的开发和测试有不同的适用场景，了解它们的区别与适用情况对于面试准备也很重要。 Hadoop的MapReduce编程模型是实现分布式计算的关键，面试中可能问及与之相关的配置及运行机制。MapReduce编程模型可以分为Map和Reduce两个阶段，输入数据被切分为等长的块（称为inputsplit），每个块由一个Map任务处理。 另外，了解Hadoop安装及环境配置相关的命令也是必需的。例如，hadoop fsck命令用于检查HDFS文件系统的健康状况，jps命令用于显示当前运行的Java进程，这可以帮助识别运行中的Hadoop守护进程。 Hadoop的安装目录，不同的安装方式可能有不同的默认位置，使用Ubuntu的用户通常需要下载Hadoop软件包，并配置相关的环境变量。同时，了解Hadoop的配置文件，如hdfs-site.xml中的属性设置，对于优化和故障排查也是重要的。 Hadoop集群的管理也是一个重要话题，其中包括集群中的权限管理与安全保障。Hadoop集群需要考虑如何避免单点故障，比如配置机架感知来优化数据副本的放置策略。 Hadoop的调度器是一个复杂的话题，它负责任务调度的公平性与效率。默认的调度器策略是FIFO（先进先出），但也可以配置更高级的调度器，如Fair Scheduler和Capacity Scheduler。 在集群维护方面，了解如何重启NameNode，检查NameNode的健康状态以及如何在浏览器中查找Namenode等操作也是必要的。例如，NameNode提供了Web UI，可以通过指定的端口（如50070）在浏览器中访问。 总体来说，面试时对Hadoop的基础知识要求较高，不仅仅是对单个知识点的理解，更重要的是要能够将这些知识融会贯通，形成对Hadoop生态系统整体运行机制的认识。上面提到的面试题点覆盖了Hadoop的核心组件和概念，对于掌握Hadoop的基础知识非常有帮助。