干貨|50個大數據面試問題及答案第三篇：10個大數據Hadoop面試問題

原創|大數據新聞|編輯：蔣永|2019-03-08 10:29:53.000|閱讀 2575 次

概述：上兩篇慧都網注意分享了20大數據面試問題及答案，本次我們將跨入大數據Hadoop面試環節，來看看大數據Hadoop面試會有哪些問題，并給出參考答案，供您學習。

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在上兩次文章中我們慧都網給大家分享了，對于剛剛從事大數據行業和已從事大數據行業的面試者可能會遇到的專業面試題20道，如果還沒有閱讀的朋友可以跳轉觀看哦！

本次我們就來分享一下10個大數據Hadoop面試時會問的專業問題。

Hadoop是最受歡迎的大數據框架之一，如果您正在進行Hadoop面試，請為Big Data Hadoop準備這些基本級別的面試問題。無論您是要參加Hadoop開發人員還是Hadoop Admin面試，這些問題都將對您有所幫助。

21.解釋Hadoop和RDBMS之間的區別。

答： Hadoop和RDBMS之間的區別如下：

Hadoop和RDBMS之間的區別

答：以下是Hadoop中常見的輸入格式 -

答： Hadoop支持大數據的存儲和處理。它是處理大數據挑戰的最佳解決方案。Hadoop的一些重要功能是 -

開源 - Hadoop是一個開源框架，這意味著它是免費提供的。此外，允許用戶根據他們的要求更改源代碼。
分布式處理 - Hadoop支持數據的分布式處理，即更快的處理。Hadoop HDFS中的數據以分布式方式存儲，MapReduce負責數據的并行處理。
容錯力 - Hadoop具有高度容錯能力。默認情況下，它為不同節點的每個塊創建三個副本。這個數字可以根據要求改變。因此，如果一個節點發生故障，我們可以從另一個節點恢復數據。節點故障的檢測和數據的恢復是自動完成的。
可靠性 - Hadoop以獨立于計算機的可靠方式在群集上存儲數據。因此，存儲在Hadoop環境中的數據不受機器故障的影響。
可伸縮性 - Hadoop的另一個重要特性是可伸縮性。它與其他硬件兼容，我們可以輕松地將新硬件分配給節點。
高可用性 -即使在硬件故障后，也可以訪問存儲在Hadoop中的數據。如果硬件發生故障，可以從另一個路徑訪問數據。

答： Apache Hadoop運行在以下三種模式 -

獨立（本地）模式 -默認情況下，Hadoop以本地模式運行，即在非分布式單節點上運行。此模式使用本地文件系統執行輸入和輸出操作。此模式不支持使用HDFS，因此用于調試。在此模式下，配置文件不需要自定義配置。
偽分布式模式 -在偽分布式模式下，Hadoop就像獨立模式一樣在單個節點上運行。在此模式下，每個守護程序都在單獨的Java進程中運行。由于所有守護進程都在單個節點上運行，因此主節點和從節點都有相同的節點。
完全分布式模式 -在完全分布式模式下，所有守護進程都在不同的單個節點上運行，從而形成一個多節點集群。主節點和從節點有不同的節點。

答： Hadoop是一個開源框架，用于以分布式方式存儲和處理大數據。Hadoop的核心組件是 -

HDFS（Hadoop分布式文件系統） - HDFS是Hadoop的基本存儲系統。在商用硬件集群上運行的大型數據文件存儲在HDFS中。即使硬件出現故障，它也能以可靠的方式存儲數據。

Hadoop的核心組件

Hadoop MapReduce - MapReduce是負責數據處理的Hadoop層。它編寫了一個應用程序來處理存儲在HDFS中的非結構化和結構化數據。它負責通過將數據劃分為獨立任務來并行處理大量數據。處理分兩個階段完成Map和Reduce。Map是指定復雜邏輯代碼的第一個處理階段，Reduce是指定輕量級操作的第二階段處理。
YARN - Hadoop中的處理框架是YARN。它用于資源管理并提供多種數據處理引擎，即數據科學，實時流和批處理。