1.Hadoop集群可以运行的3个模式?
- 单机(本地)模式
- 伪分布式模式
- 全分布式模式
2. 单机(本地)模式中的注意点?
在单机模式(standalone)中不会存在守护进程,所有东西都运行在一个JVM上。这里同样没有DFS,使用的是本地文件系统。单机模式适用于开发过程中运行MapReduce程序,这也是最少使用的一个模式。
3. 伪分布模式中的注意点?
伪分布式(Pseudo)适用于开发和测试环境,在这个模式中,所有守护进程都在同一台机器上运行。
4. VM是否可以称为Pseudo?
不是,两个事物,同时Pseudo只针对Hadoop。
5. 全分布模式又有什么注意点?
全分布模式通常被用于生产环境,这里我们使用N台主机组成一个Hadoop集群,Hadoop守护进程运行在每台主机之上。这里会存在Namenode运行的主机,Datanode运行的主机,以及task tracker运行的主机。在分布式环境下,主节点和从节点会分开。
6. Hadoop是否遵循UNIX模式?
是的,在UNIX用例下,Hadoop还拥有“conf”目录。
7. Hadoop安装在什么目录下?
Cloudera和Apache使用相同的目录结构,Hadoop被安装在cd/usr/lib/hadoop-0.20/。
8. Namenode、Job tracker和task tracker的端口号是?
Namenode,70;Job tracker,30;Task tracker,60。
9. Hadoop的核心配置是什么?
Hadoop的核心配置通过两个xml文件来完成:1,hadoop-default.xml;2,hadoop-site.xml。这些文件都使用xml格式,因此每个xml中都有一些属性,包括名称和值,但是当下这些文件都已不复存在。
10. 那当下又该如何配置?
Hadoop现在拥有3个配置文件:1,core-site.xml;2,hdfs-site.xml;3,mapred-site.xml。这些文件都保存在conf/子目录下。
11. RAM的溢出因子是?
溢出因子(Spill factor)是临时文件中储存文件的大小,也就是Hadoop-temp目录。
12. fs.mapr.working.dir只是单一的目录?
fs.mapr.working.dir只是一个目录。
13. hdfs-site.xml的3个主要属性?
- dfs.name.dir决定的是元数据存储的路径以及DFS的存储方式(磁盘或是远端)
- dfs.data.dir决定的是数据存储的路径
- fs.checkpoint.dir用于第二Namenode
14. 如何退出输入模式?
退出输入的方式有:1,按ESC;2,键入:q(如果你没有输入任何当下)或者键入:wq(如果你已经输入当下),并且按下Enter。
15. 当你输入hadoopfsck /造成“connection refused java exception’”时,系统究竟发生了什么?
这意味着Namenode没有运行在你的VM之上。
16. 我们使用Ubuntu及Cloudera,那么我们该去哪里下载Hadoop,或者是默认就与Ubuntu一起安装?
这个属于Hadoop的默认配置,你必须从Cloudera或者Edureka的dropbox下载,然后在你的系统上运行。当然,你也可以自己配置,但是你需要一个Linux box,Ubuntu或者是Red Hat。在Cloudera网站或者是Edureka的Dropbox中有安装步骤。
17. “jps”命令的用处?
这个命令可以检查Namenode、Datanode、Task Tracker、 Job Tracker是否正常工作。
18. 如何重启Namenode?
- 点击stop-all.sh,再点击start-all.sh。
- 键入sudo hdfs(Enter),su-hdfs (Enter),/etc/init.d/ha(Enter),及/etc/init.d/hadoop-0.20-namenode start(Enter)。
19. Fsck的全名?
全名是:File System Check。
20. 如何检查Namenode是否正常运行?
如果要检查Namenode是否正常工作,使用命令/etc/init.d/hadoop-0.20-namenode status或者就是简单的jps。
21. mapred.job.tracker命令的作用?
可以让你知道哪个节点是Job Tracker。
22. /etc /init.d命令的作用是?
/etc /init.d说明了守护进程(服务)的位置或状态,其实是LINUX特性,和Hadoop关系不大。
23. 如何在浏览器中查找Namenode?
如果你确实需要在浏览器中查找Namenode,你不再需要localhost:8021,Namenode的端口号是50070。
24. 如何从SU转到Cloudera?
从SU转到Cloudera只需要键入exit。
25. 启动和关闭命令会用到哪些文件?
Slaves及Masters。
26. Slaves由什么组成?
Slaves由主机的列表组成,每台1行,用于说明数据节点。
27. Masters由什么组成?
Masters同样是主机的列表组成,每台一行,用于说明第二Namenode服务器。
28. hadoop-env.sh是用于做什么的?
hadoop-env.sh提供了Hadoop中. JAVA_HOME的运行环境。
29. Master文件是否提供了多个入口?
是的你可以拥有多个Master文件接口。
30. hadoop-env.sh文件当下的位置?
hadoop-env.sh现在位于conf。
31. 在Hadoop_PID_DIR中,PID代表了什么?
PID代表了“Process ID”。
32. /var/hadoop/pids用于做什么?
/var/hadoop/pids用来存储PID。
33. hadoop-metrics.properties文件的作用是?
hadoop-metrics.properties被用做“Reporting”,控制Hadoop报告,初始状态是“not to report”。
34. Hadoop需求什么样的网络?
Hadoop核心使用Shell(SSH)来驱动从节点上的服务器进程,并在主节点和从节点之间使用password-less SSH连接。
35. 全分布式环境下为什么需求password-less SSH?
这主要因为集群中通信过于频繁,Job Tracker需要尽可能快的给Task Tracker发布任务。
36. 这会导致安全问题吗?
完全不用担心。Hadoop集群是完全隔离的,通常情况下无法从互联网进行操作。与众不同的配置,因此我们完全不需要在意这种级别的安全漏洞,比如说通过互联网侵入等等。Hadoop为机器之间的连接提供了一个相对安全的方式。
37. SSH工作的端口号是?
SSH工作的端口号是NO.22,当然可以通过它来配置,22是默认的端口号。
38. SSH中的注意点还包括?
SSH只是个安全的shell通信,可以把它当做NO.22上的一种协议,只需要配置一个密码就可以安全的访问。
39. 为什么SSH本地主机需要密码?
在SSH中使用密码主要是增加安全性,在某些情况下也根本不会设置密码通信。
40. 如果在SSH中添加key,是否还需要设置密码?
是的,即使在SSH中添加了key,还是需要设置密码。
41. 假如Namenode中没有数据会怎么样?
没有数据的Namenode就不能称之为Namenode,通常情况下,Namenode肯定会有数据。
42. 当Job Tracker宕掉时,Namenode会发生什么?
当Job Tracker失败时,集群仍然可以正常工作,只要Namenode没问题。
43. 是客户端还是Namenode决定输入的分片?
这并不是客户端决定的,在配置文件中以及决定分片细则。
44. 是否可以自行搭建Hadoop集群?
是的,只要对Hadoop环境足够熟悉,你完全可以这么做。
45. 是否可以在Windows上运行Hadoop?
你最好不要这么做,Red Hat Linux或者是Ubuntu才是Hadoop的最佳操作系统。在Hadoop安装中,Windows通常不会被使用,因为会出现各种各样的问题。因此,Windows绝对不是Hadoop的推荐系统。
注:本文转载自:http://blog.csdn.net/michaelzhou224/article/details/20131387。
相关推荐
标题中的“Hadoop面试题目及答案.pdf”表明这是一个关于Hadoop技术面试的参考资料,而描述中的重复内容似乎是一个格式错误,不影响对主题的理解。标签“互联网”提示了Hadoop在这个领域的重要性,因为它是大数据处理...
常见的面试题目可能包括Hadoop架构、HDFS的HA(High Availability)、MapReduce的优化策略、YARN的工作原理等。 学习Hadoop,不仅要理解其基本概念,还需掌握其实战应用。通过阅读这些书籍和解答面试题,可以全面...
这个文件很可能是整个压缩包的重点,包含了大量的面试题目和对应的解答,对于准备面试的人来说,这是一个宝贵的参考资料。 综合以上信息,我们可以预想这份资源可能包括以下几个方面的知识点: 1. **基础编程语言...
大数据技术作为当前最热门的技术领域之一,其高频面试题对许多开发者和技术爱好者来说是一个重要的参考指南。今天我们将对大数据技术之高频面试题进行详细的解读,从面试说明到手写代码、项目架构,全面覆盖大数据...
本压缩包中的“公司题(无答案)”可能包含不同公司的面试题目,建议求职者逐个练习,结合自身背景和目标岗位,针对性地加强学习,以便在面试中脱颖而出。同时,不要忘记在面试后进行反思和总结,不断迭代自己的知识...
这份资源内附的真实软件公司面试题目,使得学习更加贴近实际工作场景,有助于提升应聘者的实战能力。 首先,Java面试题.doc可能涵盖了以下几个方面: 1. **Java基础知识**:包括数据类型、运算符、流程控制语句、...
在互联网行业的竞争日益激烈的今天,一线互联网企业的面试题目往往反映了行业发展趋势、技术热点以及企业对人才的期望。这些面试题不仅是求职者准备面试的重要参考资料,也是了解行业动态和技术潮流的有效途径。以下...
2. **100个最权威的招聘面试题及回答解析.doc**:这份文档提供了上百个权威的面试问题及其解答思路,涵盖了技术、行为、案例分析等多方面的面试题目,是准备面试的绝佳参考资料。通过熟悉这些问题,你可以提前预测并...
这个集合包含了这些公司在招聘过程中的实际笔试和面试题目,涵盖了计算机科学和技术的多个重要领域,旨在帮助求职者更好地理解和掌握核心知识,提高应聘成功率。 首先,我们要了解的是,笔试通常测试的是基础理论...
试题的真实性和有效性为求职者提供了宝贵的参考材料,帮助他们更好地准备面试,理解公司对于潜在员工的期待。 【标签】:“东方通科技”指向了东方通科技股份有限公司的核心业务,这家公司主要专注于提供企业级的...
【IBM面试题】是IT行业中一个重要的参考资源,它涵盖了各种技术领域,旨在考察候选人的技术深度、问题解决能力和逻辑思维。这些题目通常包括但不限于操作系统、数据结构、算法、网络、数据库、编程语言等多个方面的...
在大数据领域,Java语言扮演着重要的角色,尤其在大数据处理框架如Hadoop和Spark中。以下将详细讨论Java在大数据面试中的相关知识点以及如何在简历中体现这些技能。 首先,Java基础是所有Java相关大数据面试的起点...
这份资料集合了2018年12月份期间,黑马程序员学员在求职过程中遇到的真实面试题目,涵盖了多个IT技术领域,包括但不限于Java、Python、前端开发、数据库、操作系统、网络、数据结构与算法等。这些题目是学员们面试...
这份压缩包包含了345个面试问题,每个问题都配有答案,对于缺乏面试经验的求职者来说,无疑是宝贵的参考资料。 1. **编程基础** - **数据结构与算法**:面试中常见的问题包括链表、数组、栈、队列、树(二叉树、...
面试中可能会考察数据库管理(SQL查询优化)、系统分析与设计、操作系统(进程、线程、内存管理)、分布式系统、云计算、大数据处理(Hadoop、Spark)、软件工程方法(敏捷开发、Scrum)以及AI和机器学习的基础知识...
04_我的求职经历.md和05_我的面试题.md则是作者个人的面试经验和题目总结,可能包含了一些独特的视角和面试技巧,比如如何回答行为面试问题,如何准备技术问答,以及如何在面试过程中展现自己的项目经验和解决问题的...
"Interview-Collection-master"可能是一个包含各种面试题目的资料库,通常这样的资源会按主题分类,如数据结构、算法、操作系统、网络、数据库、编程语言、项目管理等。接下来,我们将深入探讨这些关键领域的常见...
第三章主要讲述了手写代码的面试题目,包括冒泡排序、二分查找、快速排序、归并排序和二叉树的Scala实现。同时,文档还提到了如何手写Spark-WordCount程序。 第四章关注项目架构,其中涉及了数仓的概念、系统数据...
这份"大数据面试题及面试经验分享.zip"资源包含了一些核心的大数据面试题目以及相关的面试经验,对于准备进入或已经在大数据行业的人来说,具有很高的参考价值。以下将针对这些内容展开详细的讨论。 1. **大数据...