知己知彼，大数据面试手到擒来：Hadoop面试题大全（一）

Hadoop面试题大全（一）

1. 集群的最主要瓶颈是什么？

集群的最主要瓶颈是磁盘IO。磁盘IO是指数据在磁盘上读写时的速度。在大数据处理中，往往需要对大量的数据进行读写操作，因此磁盘IO的速度就成为影响集群性能的关键因素。

2. Hadoop的运行模式有哪些？

Hadoop的运行模式有三种：单机版、伪分布式模式和完全分布式模式。

• 单机版： Hadoop的单机版是在一台机器上运行Hadoop的所有组件，包括NameNode、DataNode、ResourceManager和NodeManager。这种模式适合于小规模的数据处理任务。
• 伪分布式模式： Hadoop的伪分布式模式是在一台机器上运行Hadoop的所有组件，但每个组件都是独立的进程。这种模式适合于中规模的数据处理任务。
• 完全分布式模式： Hadoop的完全分布式模式是在多台机器上运行Hadoop的所有组件，每个组件都是一个独立的服务。这种模式适合于大规模的数据处理任务。

3. HDFS的写流程是怎样的？

HDFS的写流程如下：

1. 客户端发送上传请求，通过RPC与NameNode建立通信。
2. NameNode为新文件分配一个唯一的ID，并将其记录在元数据中。
3. NameNode将文件的副本信息发送给DataNode。
4. DataNode将文件内容写入本地磁盘。
5. NameNode将文件的状态更新为“已关闭”。

4. HDFS的读流程是怎样的？

HDFS的读流程如下：

1. 客户端发送读取请求，通过RPC与NameNode建立通信。
2. NameNode将文件的副本信息发送给客户端。
3. 客户端从DataNode读取文件内容。
4. 客户端将文件内容发送给应用程序。

5. MapReduce是什么？

MapReduce是一种分布式并行编程模型，用于处理大规模的数据集。MapReduce程序由两部分组成：Map任务和Reduce任务。

• Map任务： Map任务将输入数据集拆分为多个小块，并对每个小块进行处理。
• Reduce任务： Reduce任务将Map任务的输出结果合并为一个最终结果。

6. Shuffle是什么？

Shuffle是MapReduce中将Map任务的输出结果传输到Reduce任务的过程。Shuffle的目的是将相同Key的中间结果传输到同一个Reduce任务中。

7. Reduce是什么？

Reduce是MapReduce中将Map任务的输出结果合并为一个最终结果的过程。Reduce任务通常会对Map任务的输出结果进行汇总、统计或聚合等操作。