根据《福布斯》的统计，全球约有 90% 的企业机构采用大数据分析技术来编制投资报告。
随着大数据应用的日益广泛，Hadoop 相关的工作机会也随之大幅增加。
为了帮助您成功应聘 Hadoop 专家职位，我们精心整理了本文中的面试题及答案，希望能助您顺利通过面试。
了解 Hadoop 和大数据领域的高薪待遇或许能激励您更加努力地准备面试，您觉得呢？🤔
- 根据 indeed.com 的数据显示，美国大数据 Hadoop 开发人员的平均年薪约为 14.4 万美元。
- 根据 itjobswatch.co.uk 的统计，英国大数据 Hadoop 开发人员的平均年薪约为 6.675 万英镑。
- 在印度，根据 indeed.com 的数据，他们的平均年薪约为 160 万卢比。
薪资待遇相当可观，不是吗？ 接下来，让我们深入了解 Hadoop 的相关知识。
什么是 Hadoop？
Hadoop 是一个流行的 Java 编写的框架，它利用编程模型来处理、存储和分析海量数据集。
Hadoop 的设计允许其从单个服务器扩展到多台机器，从而提供本地计算和存储能力。此外，它具备检测和处理应用层故障的能力，确保了服务的高可用性，这使得 Hadoop 非常可靠。
接下来，我们将直接进入常见的 Hadoop 面试问题以及对应的解答。
Hadoop 的面试题及答案
Hadoop 中的存储单元是什么？
答：Hadoop 的存储单元被称为 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)。
网络附加存储 (NAS) 与 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 有何区别？
答：HDFS 是 Hadoop 的核心存储系统，它是一种分布式文件系统，利用通用硬件来存储海量文件。而 NAS 是一种文件级计算机数据存储服务器，主要为异构客户端群组提供数据访问服务。
NAS 的数据存储在专用硬件上，而 HDFS 将数据块分散存储在 Hadoop 集群中的所有机器上。
NAS 通常采用高端存储设备，成本较高，而 HDFS 则采用经济高效的通用硬件。
NAS 将数据存储与计算分离开来，因此不适合 MapReduce。相反，HDFS 的设计使其能够与 MapReduce 框架协同工作。 在 MapReduce 框架中，计算会移动到数据所在的位置，而不是将数据移动到计算端。
解释 Hadoop 中的 MapReduce 和 Shuffling
答：MapReduce 指的是 Hadoop 程序执行的两个不同任务，它实现了在 Hadoop 集群中成百上千台服务器上的大规模可扩展性。另一方面，Shuffling 将 Mapper 的输出结果传输给 MapReduce 中必要的 Reducer。
简述 Apache Pig 架构
答：Apache Pig 架构包含一个 Pig Latin 解释器，该解释器使用 Pig Latin 脚本处理和分析大型数据集。
Apache Pig 还包含一组数据集，这些数据集用于执行诸如连接、加载、过滤、排序和分组等数据操作。
Pig Latin 语言使用 Grant shell、UDF 和嵌入式等执行机制来编写执行所需任务的 Pig 脚本。
Pig 通过将这些编写的脚本转换为 Map-Reduce 作业序列，简化了程序员的工作。
Apache Pig 架构组件包括：
- 解析器 (Parser) – 它通过检查脚本的语法和执行类型检查来处理 Pig 脚本。解析器的输出是一个被称为 DAG (有向无环图) 的 Pig Latin 语句和逻辑运算符的表示形式。
- 优化器 (Optimizer) – 优化器在 DAG 上执行逻辑优化，例如投影和下推。
- 编译器 (Compiler) – 将优化器优化后的逻辑计划编译成一系列 MapReduce 作业。
- 执行引擎 (Execution Engine) – 这是最终将 MapReduce 作业执行并输出所需结果的地方。
- 执行模式 (Execution Mode) – Apache Pig 中的执行模式主要有两种：本地模式和 MapReduce 模式。
答：本地元存储 (Local Metastore) 中的元存储服务与 Hive 在同一个 JVM 中运行，但连接到同一台计算机或远程计算机上单独进程中运行的数据库。另一方面，远程元存储 (Remote Metastore) 中的元存储服务运行在其独立的 JVM 中，与 Hive 服务 JVM 分开运行。
大数据的五个 V 是什么？
答：这五个 V 代表大数据的主要特征。 它们包括：
- 价值 (Value)：大数据旨在通过高投资回报率 (ROI) 为在其数据运营中使用大数据的组织带来显著收益。大数据通过其洞察力发现和模式识别来实现这种价值，从而带来更牢固的客户关系和更有效的运营等好处。
- 多样性 (Variety)：这表示所收集的数据类型的异构性。 各种格式包括 CSV、视频、音频等。
- 量 (Volume)：这定义了组织管理和分析的数据的重要数量和大小。 此数据呈指数级增长。
- 速度 (Velocity)：这是数据增长的指数速度。
- 真实性 (Veracity)：真实性是指由于数据不完整或不一致而导致可用数据“不确定”或“不准确”的程度。
解释 Pig Latin 的不同数据类型。
答：Pig Latin 中的数据类型包括原子数据类型和复杂数据类型。
原子数据类型是所有其他语言中使用的基本数据类型。 它们包括：
- Int – 这种数据类型定义一个有符号的 32 位整数。 示例：13
- Long – Long 定义一个 64 位整数。 示例：10L
- Float – 定义一个有符号的 32 位浮点数。 示例：2.5F
- Double – 定义一个有符号的 64 位浮点数。 示例：23.4
- Boolean – 定义一个布尔值。 它包括：true/false
- Datetime – 定义一个日期时间值。 示例：1980-01-01T00:00.00.000+00:00
复杂数据类型包括：
- Map – Map 指的是键值对的集合。 示例：[‘color’#’yellow’, ‘number’#3]
- Bag – 它是一个元组集合，它使用“{}”符号。 示例：{（亨利，32 岁），（基蒂，47 岁）}
- Tuple – 元组定义一组有序的字段。 示例：（年龄，33 岁）
什么是 Apache Oozie 和 Apache ZooKeeper？
答：Apache Oozie 是一个 Hadoop 作业调度器，负责将 Hadoop 作业调度并绑定为一个单独的逻辑工作单元。
另一方面，Apache ZooKeeper 在分布式环境中协调各种服务。 它通过简单地公开诸如同步、分组、配置维护和命名等简单服务来节省开发人员的时间。Apache ZooKeeper 还为队列和领导选举提供即时支持。
Combiner、RecordReader 和 Partitioner 在 MapReduce 操作中的作用是什么？
答：Combiner 类似于一个迷你 Reducer。 它接收并处理来自 Map 任务的数据，然后将数据的输出传递给 Reducer 阶段。
RecordReader 与 InputSplit 通信，并将数据转换为键值对，以供 Mapper 正确读取。
Partitioner 负责决定汇总数据所需的 Reducer 任务数量，并确认 Combiner 的输出如何发送到 Reducer。 Partitioner 还控制中间 Map 输出的关键分区。
提及不同供应商特定的 Hadoop 发行版。
答：扩展 Hadoop 功能的各种供应商包括：
- IBM Open Platform.
- Cloudera CDH Hadoop 发行版
- MapR Hadoop 分布
- Amazon Elastic MapReduce
- Hortonworks Data Platform (HDP)
- Pivotal Big Data Suite
- DataStax Enterprise Analytics
- Microsoft Azure 的 HDInsight – 基于云的 Hadoop 发行版。
为什么 HDFS 具有容错性？
答：HDFS 通过将数据复制到不同的 DataNode 上来实现容错。 将数据存储在不同的节点中，允许在某个节点崩溃时从其他节点检索数据。
区分 Federation 和高可用性。
答：HDFS Federation 提供容错能力，允许在某个节点崩溃时在一个节点中连续传输数据。 另一方面，高可用性需要两台独立的机器，分别在第一台和第二台机器上配置活动 NameNode 和备用 NameNode。
Federation 可以拥有无限数量的不相关的 NameNode，而在高可用性中，只有两个相关的 NameNode，一个活跃和一个备用，它们持续运行。
Federation 中的 NameNode 共享一个元数据池，每个 NameNode 都有自己的专用池。 然而，在高可用性中，活跃 NameNode 一次运行一个，而备用 NameNode 保持空闲状态，只是偶尔更新其元数据。
如何查找块状态和文件系统健康状况？
答：您可以使用 hdfs fsck / 命令在根用户级别和单个目录下检查 HDFS 文件系统的健康状态。
使用中的 HDFS fsck 命令：
hdfs fsck / -files --blocks –locations > dfs-fsck.log命令说明：
-files：打印正在检查的文件。–locations：检查时打印所有块的位置。
检查块状态的命令：
hdfs fsck <path> -files -blocks<path>：从此处传递的路径开始检查。– blocks：它在检查期间打印文件块。
什么时候使用 rmadmin-refreshNodes 和 dfsadmin-refreshNodes 命令？
答：这两个命令有助于在调试过程中或节点调试完成后刷新节点信息。
dfsadmin-refreshNodes 命令运行 HDFS 客户端并刷新 NameNode 的节点配置。 另一方面，rmadmin-refreshNodes 命令执行 ResourceManager 的管理任务。
什么是检查点 (Checkpoint)？
答：检查点是将文件系统的最后更改与最近的 FSImage 合并的操作，以便编辑日志文件保持足够小，以加快启动 NameNode 的过程。 检查点发生在 Secondary NameNode 中。
为什么我们将 HDFS 用于具有大数据集的应用程序？
答：HDFS 提供了 DataNode 和 NameNode 架构，实现了分布式文件系统。
这两种架构通过高度可扩展的 Hadoop 集群提供对数据的高性能访问。 它的 NameNode 将文件系统的元数据存储在 RAM 中，这导致内存量限制了 HDFS 文件系统文件的数量。
“jps” 命令有什么作用？
答：Java 虚拟机进程状态 (JPS) 命令检查特定的 Hadoop 守护进程是否正在运行，包括 NodeManager、DataNode、NameNode 和 ResourceManager。需要从 root 运行该命令才能查看主机中正在运行的节点。
Hadoop 中的“推测执行”是什么？
答：这是一个过程，在 Hadoop 中，主节点不是修复检测到的慢速任务，而是在另一个节点上启动同一任务的不同实例作为备份任务（推测任务）。 推测执行可以节省大量时间，尤其是在密集的工作负载环境中。
说出 Hadoop 可以运行的三种模式。
答：Hadoop 运行的三种主要节点包括：
- 独立节点是使用本地文件系统和单个 Java 进程运行 Hadoop 服务的默认模式。
- 伪分布式节点使用单节点 Hadoop 部署执行所有 Hadoop 服务。
- 全分布式节点使用单独的节点运行 Hadoop 主从服务。
什么是 UDF？
答：UDF（用户定义函数）允许您编写自定义函数，可以使用这些函数在 Impala 查询期间处理列值。
什么是 DistCp？
答：简而言之，DistCp 或分布式复制 (Distributed Copy) 是用于大型集群间或集群内数据复制的有效工具。 DistCp 利用 MapReduce 有效实现大量数据的分布式副本，并提供其他功能，例如错误处理、恢复和报告。
答：Hive 元存储是一项服务，用于将 Hive 表的 Apache Hive 元数据存储在诸如 MySQL 等关系数据库中。 它提供了允许对元数据进行分权访问的元存储服务 API。
定义 RDD。
答：RDD（弹性分布式数据集）是 Spark 的数据结构，是跨不同集群节点计算的数据元素的不可变分布式集合。
如何将原生库包含在 YARN 作业中？
答：您可以使用 -Djava.library.path 命令上的路径选项来实现，或者通过使用以下格式在 .bashrc 文件中设置 LD_LIBRARY_PATH：
<property>
<name>mapreduce.map.env</name>
<value>LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/path/to/my/libs</value>
</property>
解释 HBase 中的“WAL”。
答：预写日志 (Write Ahead Log, WAL) 是一种恢复协议，它将 HBase 中 MemStore 的数据变化记录到基于文件的存储中。 如果 RegionalServer 崩溃或在刷新 MemStore 之前，WAL 会恢复此数据。
YARN 是 Hadoop MapReduce 的替代品吗？
答：不，YARN 不是 Hadoop MapReduce 的替代品。 相反，YARN 为 MapReduce 提供了一种强大的底层支持，即所谓的 Hadoop 2.0 或 MapReduce 2。
HIVE 中的 ORDER BY 和 SORT BY 有什么区别？
答：尽管这两个命令都用于在 Hive 中以排序方式获取数据，但使用 SORT BY 的结果可能只是部分排序。
此外，SORT BY 需要一个 Reducer 对行进行排序。 最终输出所需的 Reducer 数量也可能是多个。 在这种情况下，最终输出可能是部分排序的。
另一方面，ORDER BY 只需要一个 Reducer 来输出总排序。 您还可以使用 LIMIT 关键字来缩短总排序时间。
Spark 和 Hadoop 有什么区别？
答：虽然 Hadoop 和 Spark 都是分布式处理框架，但它们的主要区别在于其处理方式。 Hadoop 对于批处理非常高效，而 Spark 对于实时数据处理非常高效。
此外，Hadoop 主要将文件读写到 HDFS，而 Spark 则使用弹性分布式数据集 (Resilient Distributed Dataset) 的概念在 RAM 中处理数据。
从延迟角度来看，Hadoop 是一个高延迟的计算框架，没有交互式处理数据的方式，而 Spark 则是一个低延迟的计算框架，可以以交互方式处理数据。
比较 Sqoop 和 Flume。
答：Sqoop 和 Flume 都是 Hadoop 工具，用于从各种源收集数据，并将其加载到 HDFS 中。
- Sqoop (SQL-to-Hadoop) 从 Teradata、MySQL、Oracle 等数据库中提取结构化数据，而 Flume 用于从数据库源中提取非结构化数据并将其加载到 HDFS。
- 在事件驱动方面，Flume 是事件驱动的，而 Sqoop 则不是。
- Sqoop 使用基于连接器的架构，其中连接器知道如何连接到不同的数据源。 Flume 使用基于代理的架构，负责获取数据的代码即是代理。
- 由于 Flume 具有分布式特性，因此可以轻松地收集和聚合数据。 Sqoop 对于并行数据传输非常有用，这会导致输出分布在多个文件中。
解释 BloomMapFile。
答：BloomMapFile 是一个扩展 MapFile 类的类，并使用动态布隆过滤器为键提供快速成员资格测试。
列出 HiveQL 和 PigLatin 之间的区别。
答：HiveQL 是一种类似于 SQL 的声明性语言，而 PigLatin 是一种高级过程式数据流语言。
什么是数据清理？
答：数据清理是一个关键过程，用于消除或修复已识别的数据错误，这些错误包括数据集中不正确、不完整、损坏、重复和格式错误的数据。
此过程旨在提高数据质量，并提供组织内有效决策所需的更准确、一致和可靠的信息。
结语💃
随着当前大数据和 Hadoop 工作机会的激增，您可能希望提高自己成功的机会。本文的 Hadoop 面试问题和答案将有助于您在即将到来的面试中脱颖而出。
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祝您好运！👍