hadoop的面试题

涵盖原理、配置、集群等多方面题目

在大数据领域，hadoop是一项重要的技术，面试中关于hadoop的问题也多种多样。下面为大家详细介绍一些常见的hadoop面试题。

基础概念类

这类问题主要考察对hadoop基本概念的理解。例如，什么是hadoop？hadoop是一个开源的分布式计算平台，主要由hdfs（分布式文件系统）和mapreduce（分布式计算框架）组成。像某电商公司在处理海量订单数据时，就会用到hadoop来存储和分析这些数据。还有，hdfs的架构是怎样的？hdfs采用主从架构，有一个namenode作为主节点，负责管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问；多个datanode作为从节点，负责存储实际的数据块。

安装配置类

安装配置问题能反映出面试者的实际操作能力。比如，如何在linux系统上安装hadoop？首先要确保系统安装了java环境，然后下载hadoop的安装包并解压，接着配置hadoop的环境变量，修改相关配置文件，如core-site.xml、hdfs-site.xml等。以在ubuntu系统上安装为例，按照上述步骤操作后，还需要格式化namenode，最后启动hadoop服务。另外，怎样配置hadoop的高可用？可以通过配置zookeeper来实现，让多个namenode节点之间进行状态同步，当一个namenode出现故障时，另一个可以自动接管服务。

mapreduce类

mapreduce是hadoop的核心计算框架，相关问题也很常见。例如，简述mapreduce的工作原理。它主要分为map阶段和reduce阶段，map阶段将输入数据进行分割和处理，生成键值对；reduce阶段对map阶段输出的键值对进行汇总和计算。比如在统计一篇文章中每个单词出现的次数时，map阶段会将文章按行分割，统计每行中每个单词的出现次数，reduce阶段会将相同单词的次数进行累加。还有，如何优化mapreduce作业？可以通过调整map和reduce任务的数量、合理设置数据分区等方式来提高作业的执行效率。

集群管理类

集群管理问题考察面试者对hadoop集群的维护和管理能力。例如，如何监控hadoop集群的状态？可以使用hadoop自带的web界面，如namenode和resourcemanager的web界面，查看集群的资源使用情况、节点状态等。也可以使用第三方监控工具，如ganglia。另外，当hadoop集群出现数据倾斜问题时，该如何解决？可以通过对数据进行预处理，如加盐、随机化等方式，将数据均匀分布到各个节点上，避免某个节点处理的数据量过大。

实际应用类

这类问题会结合实际场景，考察面试者对hadoop的应用能力。例如，在一个实时数据分析项目中，如何使用hadoop进行数据处理？可以使用hadoop的生态系统组件，如hbase进行实时数据存储，storm或spark streaming进行实时数据处理。某社交平台在处理用户的实时动态数据时，就会采用这种方式。还有，如何使用hadoop进行数据挖掘？可以利用hadoop的机器学习库，如mahout，对数据进行分类、聚类等操作，挖掘数据中的潜在信息。