當(dāng)談及大數(shù)據(jù)處理和分析，Hadoop是一個(gè)名不虛傳的工具。對(duì)于準(zhǔn)備參加Hadoop大數(shù)據(jù)面試的人來說，了解一些常見的面試題是至關(guān)重要的。本文將深入探討一些與Hadoop大數(shù)據(jù)相關(guān)的常見面試題，幫助讀者更好地準(zhǔn)備面試。
首先，讓我們從最基礎(chǔ)的問題開始：Hadoop是什么？Hadoop是一個(gè)開源軟件框架，用于分布式存儲(chǔ)和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。它基于Google的MapReduce和Google File System的研究論文，旨在高效處理大數(shù)據(jù)。
Hadoop的主要優(yōu)勢(shì)包括可擴(kuò)展性、容錯(cuò)性、高可靠性和低成本。由于其分布式處理能力，Hadoop能夠處理PB級(jí)別的數(shù)據(jù)量，并且可以在節(jié)點(diǎn)失敗時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性。
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop用于存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)的文件系統(tǒng)。它由一組數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)（DataNode）和一個(gè)名稱節(jié)點(diǎn)（NameNode）組成。數(shù)據(jù)以塊的形式存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)上，名稱節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)管理文件系統(tǒng)的命名空間和元數(shù)據(jù)。
MapReduce是Hadoop用于處理大數(shù)據(jù)的編程模型。它包括兩個(gè)階段：Map階段和Reduce階段。Map階段將輸入數(shù)據(jù)劃分為若干片段，由多個(gè)Map任務(wù)并行處理；Reduce階段負(fù)責(zé)對(duì)Map階段的輸出進(jìn)行匯總和計(jì)算結(jié)果。
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.x引入的資源管理器。它負(fù)責(zé)集群資源的管理和作業(yè)調(diào)度，允許不同類型的應(yīng)用程序在同一個(gè)集群上運(yùn)行。
Hive是一種基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具，提供類似SQL的查詢語言，可以方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。而Pig則是一種高級(jí)腳本語言，用于數(shù)據(jù)流的編程和數(shù)據(jù)分析。兩者之間的主要區(qū)別在于語法和使用方式。
了解Hadoop大數(shù)據(jù)面試題對(duì)于準(zhǔn)備參加相應(yīng)職位的人來說至關(guān)重要。通過掌握常見的面試題，可以在面試過程中更加從容地回答問題，展現(xiàn)出自己的專業(yè)能力和知識(shí)水平。希望本文提供的信息能夠幫助讀者更好地準(zhǔn)備Hadoop大數(shù)據(jù)面試，取得理想的工作機(jī)會(huì)。
Hadoop是一個(gè)由Apache基金會(huì)所開發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)。
用戶可以在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下，開發(fā)分布式程序。充分利用集群的威力進(jìn)行高速運(yùn)算和存儲(chǔ)。
Hadoop實(shí)現(xiàn)了一個(gè)分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System），簡(jiǎn)稱HDFS。HDFS有高容錯(cuò)性的特點(diǎn)，并且設(shè)計(jì)用來部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）來訪問應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)，適合那些有著超大數(shù)據(jù)集（large data set）的應(yīng)用程序。
hadoop是一個(gè)能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架，并且是一種可靠，高效，可伸縮的方式進(jìn)行處理的，它有一下幾方面特性：
1.高可靠性：采用冗余數(shù)據(jù)存貯方式，即使一個(gè)副本發(fā)生故障，其他副本也可以保證對(duì)外工作的正常進(jìn)行。
2.高效性：作為并行分布式計(jì)算平臺(tái)，hadoop采用分布式存貯和分布式處理兩大核心技術(shù)，能夠高效的處理PB級(jí)別的數(shù)據(jù)
3.高可擴(kuò)展性：hadoop的設(shè)計(jì)目標(biāo)是可以高效穩(wěn)定的運(yùn)行在廉價(jià)的計(jì)算機(jī)集群上，可以擴(kuò)展到數(shù)以千計(jì)的計(jì)算機(jī)節(jié)點(diǎn)上。
4.高容錯(cuò)性：采用冗余數(shù)據(jù)存貯方式，自動(dòng)保存數(shù)據(jù)的多個(gè)副本，并且能夠自動(dòng)將失敗的任務(wù)重新分配。
5.成本低：hadoop采用廉價(jià)的計(jì)算機(jī)集群，普通的用戶也可以pc機(jī)搭建環(huán)境
6.運(yùn)行在linux平臺(tái)上，hadoop是基于java語言開發(fā)的，可以較好的運(yùn)行在linux的平臺(tái)上
7.支持多種編程語言，如：C++等/
Hadoop之父Doug Cutting
Doug Cutting 看到他兒子在牙牙學(xué)語時(shí)，抱著黃色小象，親昵的叫 hadoop，他靈光一閃，就把這技術(shù)命名為 Hadoop，而且還用了黃色小象作為標(biāo)示 Logo，不過，事實(shí)上的小象瘦瘦長長，不像 Logo 上呈現(xiàn)的那么圓胖?！拔覂鹤蝇F(xiàn)在 17 歲了，所以就把小象給我了，有活動(dòng)時(shí)就帶著小象出席，沒活動(dòng)時(shí)，小象就丟在家里放襪子的抽屜里。
Hadoop是大數(shù)據(jù)處理框架，工具
hdfs和mapReduce是Hadoop的兩個(gè)原始核心功能，前者是負(fù)責(zé)儲(chǔ)存的系統(tǒng)，類似把試卷放在幾個(gè)柜子里，后者負(fù)責(zé)并行計(jì)算，類似把100份試卷分給5個(gè)人批改。
Hadoop后來逐漸加了其他工具
hive提供數(shù)據(jù)匯總查詢功能，給了一個(gè)窗口處理數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加減乘除。
hbase是一個(gè)可擴(kuò)展的、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，不是傳統(tǒng)的excel表那種的數(shù)據(jù)格式
spark是比mapReduce更快的計(jì)算框架
Hadoop和mysql的關(guān)系是“Friends with benefits”
Hadoop的并行處理系統(tǒng)加上mysql的快速處理大量數(shù)據(jù)能力，就能得到一個(gè)能夠使用關(guān)系型數(shù)據(jù)并以巨大速度進(jìn)行計(jì)算的數(shù)據(jù)庫。
hadoop原理：
其最底部是 Hadoop Distributed File System（HDFS），它存儲(chǔ) Hadoop 集群中所有存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)上的文件。HDFS的上一層是MapReduce引擎，該引擎由 JobTrackers 和 TaskTrackers組成。通過對(duì)Hadoop分布式計(jì)算平臺(tái)最核心的分布式文件系統(tǒng)HDFS、MapReduce處理過程，以及數(shù)據(jù)倉庫工具Hive和分布式數(shù)據(jù)庫Hbase的介紹，基本涵蓋了Hadoop分布式平臺(tái)的所有技術(shù)核心。
Hadoop是Apache基金會(huì)開發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)
Hadoop主要被用來解決海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和海量數(shù)據(jù)的分析計(jì)算
廣義上來說，Hadoop通常是指一個(gè)更廣泛的概念----Hadoop生態(tài)圈
Hadoop的組成主要分為三個(gè)部分，分別為最著名的分布式文件系統(tǒng)（HDFS）、MapReduce框架、儲(chǔ)存系統(tǒng)（HBase）等組件。
HDFS：數(shù)據(jù)切割、制作副本、分散儲(chǔ)存
HDFS會(huì)把一個(gè)文檔切割成好幾個(gè)小區(qū)塊、制作副本，然后在Hadoop的服務(wù)器群集中跨多臺(tái)計(jì)算機(jī)儲(chǔ)存副本，文檔副本通常預(yù)設(shè)為3份，該設(shè)定可以自行更改。除此之外，HDFS的理念是其認(rèn)為移動(dòng)運(yùn)算到數(shù)據(jù)端通常比移動(dòng)數(shù)據(jù)到運(yùn)算端來得成本低，這是由于數(shù)據(jù)的位置信息會(huì)被考慮在內(nèi)，因此運(yùn)算作業(yè)可以移至數(shù)據(jù)所在位置。
MapReduce:拆解任務(wù)、分散處理、匯整結(jié)果
hadoop是一個(gè)能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架，并且是一種可靠，高效，可伸縮的方式進(jìn)行處理的，它有以下幾方面特性：
1.高可靠性：采用冗余數(shù)據(jù)存貯方式，即使一個(gè)副本發(fā)生故障，其他副本也可以保證對(duì)外工作的正常進(jìn)行。
2.高效性：作為并行分布式計(jì)算平臺(tái)，hadoop采用分布式存貯和分布式處理兩大核心技術(shù)，能夠高效的處理PB級(jí)別的數(shù)據(jù)
3.高可擴(kuò)展性：hadoop的設(shè)計(jì)目標(biāo)是可以高效穩(wěn)定的運(yùn)行在廉價(jià)的計(jì)算機(jī)集群上，可以擴(kuò)展到數(shù)以千計(jì)的計(jì)算機(jī)節(jié)點(diǎn)上。
4.高容錯(cuò)性：采用冗余數(shù)據(jù)存貯方式，自動(dòng)保存數(shù)據(jù)的多個(gè)副本，并且能夠自動(dòng)將失敗的任務(wù)重新分配。
5.成本低：hadoop采用廉價(jià)的計(jì)算機(jī)集群，普通的用戶也可以pc機(jī)搭建環(huán)境
6.運(yùn)行在linux平臺(tái)上，hadoop是基于java語言開發(fā)的，可以較好的運(yùn)行在linux的平臺(tái)上
7.支持多種編程語言，如：C++等/
Hadoop是一個(gè)由Apache基金會(huì)所開發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)。用戶可以在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下，開發(fā)分布式程序。充分利用集群的威力進(jìn)行高速運(yùn)算和存儲(chǔ)。
Hadoop的框架最核心的設(shè)計(jì)就是：HDFS和MapReduce。HDFS為海量的數(shù)據(jù)提供了存儲(chǔ)，而MapReduce則為海量的數(shù)據(jù)提供了計(jì)算。
