2025年排名前60的Hadoop面试问题及答案
Prafulla Ranadive 以下是为新手和有经验的候选人准备的Hadoop MapReduce面试问题及答案，以帮助他们获得梦想的工作。
Hadoop MapReduce面试问题
1) 什么是 Hadoop MapReduce？
Hadoop MapReduce框架用于在Hadoop集群中并行处理大量数据集。数据分析采用两步的map和reduce过程。
2) Hadoop MapReduce 如何工作？
在MapReduce中，映射阶段计算每个文档中的单词数，而reduce阶段根据整个集合中的文档聚合数据。在映射阶段，输入数据被分成多个部分，以便在Hadoop框架中并行运行的map任务进行分析。
👉 免费PDF下载：Hadoop & MapReduce面试问题及答案
3) 请解释一下MapReduce中的shuffle是什么？
将系统执行排序并将map输出传输给reducer作为输入的过程称为shuffle。
4) 请解释一下MapReduce框架中的分布式缓存是什么？
分布式缓存是MapReduce框架提供的一项重要功能。当您想在Hadoop集群的所有节点之间共享某些文件时，会使用分布式缓存。这些文件可以是可执行的jar文件或简单的属性文件。
5) 请解释一下Hadoop中的NameNode是什么？
Hadoop中的NameNode是Hadoop在HDFS（Hadoop分布式文件系统）中存储所有文件位置信息的节点。换句话说，NameNode是HDFS文件系统的核心。它记录文件系统中所有文件，并跟踪集群或多台机器上的文件数据。
6) 请解释一下Hadoop中的JobTracker是什么？Hadoop遵循哪些操作？
在Hadoop中，JobTracker用于提交和跟踪MapReduce作业。Job Tracker在其自己的JVM进程中运行。
Job Tracker 在 Hadoop 中执行以下操作：
- 客户端应用程序将作业提交给 JobTracker。
- JobTracker 与 NameNode 通信以确定数据位置。
- JobTracker 将作业定位在数据附近或具有可用槽位的 TaskTracker 节点。
- 在选定的 TaskTracker 节点上提交工作。
- 当任务失败时，JobTracker 会发出通知并决定如何处理。
- JobTracker 监控 TaskTracker 节点。
7) 请解释一下HDFS中的心跳是什么？
心跳是数据节点和NameNode之间，以及TaskTracker和JobTracker之间使用的信号。如果NameNode或JobTracker没有响应信号，则认为数据节点或TaskTracker存在问题。
8) 请解释一下combiner是什么，以及何时应该在MapReduce作业中使用combiner？
为了提高MapReduce程序的效率，会使用Combiner。通过Combiner可以减少需要传输到reducer的数据量。如果执行的操作是可交换和关联的，您可以使用reducer代码作为combiner。Hadoop不保证Combiner的执行。
9) 数据节点失败时会发生什么？
数据节点失败时：
- Jobtracker 和 namenode 会检测到故障。
- 失败节点上的所有任务都会重新调度。
- Namenode 会将用户数据复制到另一个节点。
10) 请解释一下投机执行（Speculative Execution）是什么？
在Hadoop的投机执行过程中，会启动一定数量的重复任务。通过投机执行，可以在不同的从节点上执行同一个map或reduce任务的多个副本。简而言之，如果某个驱动器需要很长时间才能完成一项任务，Hadoop会在另一个磁盘上创建一个重复任务。首先完成任务的磁盘会被保留，而未首先完成任务的磁盘将被终止。
11) 请解释一下Mapper的基本参数是什么？
Mapper 的基本参数是：
- LongWritable 和 Text
- Text 和 IntWritable
12) 请解释一下MapReduce partitioner的功能是什么？
MapReduce partitioner 的功能是确保单个键的所有值都发送到同一个 reducer，这有助于将 map 输出均匀地分配到 reducers。
13) 请解释一下Input Split 和 HDFS Block的区别？
输入数据的逻辑划分称为 Split，而物理划分称为 HDFS Block。
14) 请解释一下文本格式（text format）中发生了什么？
在文本输入格式中，文本文件中的每一行都是一个记录。值是行的内容，而键是行的字节偏移量。例如，键：longWritable，值：text。
15) 请提及用户需要指定哪些主要的配置参数来运行MapReduce作业？
MapReduce框架的用户需要指定：
- 作业在分布式文件系统中的输入位置。
- 作业在分布式文件系统中的输出位置。
- 输入格式。
- 输出格式。
- 包含 map 函数的类。
- 包含 reduce 函数的类。
- 包含 mapper、reducer 和 driver 类的 JAR 文件。
16) 请解释一下Hadoop中的WebDAV是什么？
WebDAV 是一组对 HTTP 的扩展，用于支持编辑和更新文件。在大多数操作系统上，WebDAV 共享可以被挂载为文件系统，因此通过 WebDAV 暴露 HDFS 可以将其作为标准文件系统访问。
17) 请解释一下Hadoop中的Sqoop是什么？
Sqoop 是一个用于在关系数据库管理（RDBMS）和 Hadoop HDFS 之间传输数据的工具。使用 Sqoop，可以将数据从 MySQL 或 Oracle 等 RDBMS 传输到 HDFS，也可以将 HDFS 文件中的数据导出到 RDBMS。
18) 请解释一下JobTracker如何调度任务？
Task Tracker 通常每隔几分钟就会向 JobTracker 发送心跳消息，以确保 JobTracker 处于活动状态且正常运行。该消息还会告知 JobTracker 可用槽位的数量，以便 JobTracker 能够了解集群中可以委托工作的位置。
19) 请解释一下SequenceFileInputFormat是什么？
SequenceFileInputFormat 用于读取序列文件。它是一种特定的压缩二进制文件格式，旨在优化一个 MapReduce 作业的输出与另一个 MapReduce 作业的输入之间的数据传递。
20) 请解释一下conf.setMapper Class 的作用？
Conf.setMapperclass 设置 mapper 类以及与 map 作业相关的所有内容，例如读取数据和生成 mapper 的键值对。
21) 请解释一下Hadoop是什么？
它是一个开源软件框架，用于在商品硬件集群上存储数据和运行应用程序。它为任何类型的数据提供了巨大的处理能力和海量存储。
22) 请提及RDBMS和Hadoop的区别？
| RDBMS | Hadoop |
|---|---|
| RDBMS 是关系数据库管理系统。 | Hadoop 是基于节点的扁平结构。 |
| 它用于 OLTP 处理，而 Hadoop | 它目前用于分析和大数据处理。 |
| 在RDBMS中，数据库集群使用存储在共享存储中的相同数据文件。 | 在Hadoop中，存储数据可以独立地存储在每个处理节点中。 |
| 您需要在存储数据之前对其进行预处理。 | 您不需要在存储数据之前对其进行预处理。 |
23) 请提及Hadoop的核心组件？
Hadoop 的核心组件包括：
- HDFS
- MapReduce
24) 什么是 Hadoop 中的 NameNode？
Hadoop 中的 NameNode 是 Hadoop 在 HDFS 中存储所有文件位置信息的地方。它是运行 JobTracker 的主节点，并包含元数据。
25) 请提及Hadoop使用的数据组件是什么？
Hadoop使用的数据组件是：
26) 请提及Hadoop使用的数据存储组件是什么？
Hadoop使用的数据存储组件是HBase。
27) 请提及Hadoop中定义的最常见的输入格式是什么？
Hadoop中定义的最常见的输入格式是：
- TextInputFormat
- KeyValueInputFormat
- SequenceFileInputFormat
28) 在Hadoop中，什么是 InputSplit？
它将输入文件分割成块，并将每个块分配给一个 mapper 进行处理。
29) 对于 Hadoop 作业，如何编写自定义 partitioner？
编写自定义 partitioner 以用于 Hadoop 作业，需要遵循以下步骤：
- 创建一个扩展 Partitioner Class 的新类。
- 覆盖 getPartition 方法。
- 在运行 MapReduce 的包装器中：
- 使用 set Partitioner Class 方法将自定义 partitioner 添加到作业，或者将自定义 partitioner 作为配置文件添加到作业。
30) 对于 Hadoop 中的作业，是否可以更改 mapper 的数量？
不可以，无法更改 mapper 的数量。mapper 的数量取决于输入拆分的数量。
31) 请解释一下Hadoop中的Sequence File是什么？
Sequence File 用于存储二进制键/值对。与常规压缩文件不同，Sequence File 支持拆分，即使文件中的数据已压缩。
32) 当 Namenode 宕机时，JobTracker 会发生什么？
Namenode 是 HDFS 的单点故障，因此当 Namenode 宕机时，您的集群将停止运行。
33) 请解释一下HDFS中的索引是如何实现的？
Hadoop有一种独特的索引方式。一旦数据按照块大小存储，HDFS就会继续存储数据的最后一部分，该部分指示下一个数据部分的位置。
34) 请解释一下是否可以使用通配符搜索文件？
是的，可以使用通配符搜索文件。
35) 列出 Hadoop 的三个配置文件？
这三个配置文件是：
- core-site.xml
- mapred-site.xml
- hdfs-site.xml
36) 请解释一下除了使用 jps 命令之外，如何检查 Namenode 是否正在工作？
除了使用 jps 命令，您还可以使用以下方式检查 Namenode 是否正在工作：
/etc/init.d/hadoop-0.20-namenode status。
37) 请解释一下 Hadoop 中的“map”和“reducer”是什么？
在Hadoop中，map是HDFS查询解决的一个阶段。Map读取输入位置的数据，并根据输入类型输出键值对。
在Hadoop中，reducer收集mapper生成的输出，对其进行处理，并创建自己的最终输出。
38) 在 Hadoop 中，哪个文件控制 Hadoop 中的报告？
在Hadoop中，hadoop-metrics.properties 文件控制报告。
39) 使用 Hadoop 有哪些网络要求？
使用 Hadoop 的网络要求包括：
- 无密码 SSH 连接。
- 使用 Secure Shell (SSH) 启动服务器进程。
40) 请提及什么是机架感知（rack awareness）？
机架感知是 namenode 根据机架定义确定如何放置块的方式。
41) 请解释一下Hadoop中的Task Tracker是什么？
Hadoop中的Task Tracker是集群中的一个从节点守护进程，它接受来自JobTracker的任务。它还会每隔几分钟向JobTracker发送心跳消息，以确认JobTracker仍然存在。
42) 请提及主节点和从节点上运行哪些守护进程？
- 主节点上运行的守护进程是“NameNode”。
- 每个从节点上运行的守护进程是“Task Tracker”和“Data”。
43) 请解释一下如何调试 Hadoop 代码？
调试 Hadoop 代码的常用方法有：
- 通过使用 Hadoop 框架提供的 Web 界面。
- 通过使用计数器（Counters）。
44) 请解释一下存储节点和计算节点是什么？
- 存储节点是存储处理数据的、您的文件系统所在的机器或计算机。
- 计算节点是您的实际业务逻辑将在其上执行的计算机或机器。
45) 请提及 Context Object 的用途是什么？
Context Object 使 mapper 能够与 Hadoop 的其余部分进行交互。
它包括作业的配置数据，以及允许其发出输出的接口。
46) 请提及 Mapper 或 MapTask 的下一步是什么？
Mapper 或 MapTask 的下一步是：Mapper 的输出被排序，并且会为输出创建分区。
47) 请提及 Hadoop 中默认的 partitioner 数量是多少？
在Hadoop中，默认的 partitioner 是“Hash” Partitioner。
48) 请解释一下 RecordReader 在 Hadoop 中的目的是什么？
在Hadoop中，RecordReader从其源加载数据，并将其转换为适合 Mapper 读取的（键，值）对。
49) 请解释一下，如果 Hadoop 中未定义自定义 partitioner，数据在发送到 reducer 之前是如何分区的？
如果在 Hadoop 中未定义自定义 partitioner，则默认 partitioner 会为键计算哈希值，并根据结果分配分区。
50) 请解释一下，如果 Hadoop 为一个作业生成了 50 个任务，其中一个任务失败了，会发生什么？
如果任务失败次数超过定义的限制，它将在另一个 TaskTracker 上重新启动该任务。
51) 请提及在 HDFS 集群之间复制文件的最佳方法是什么？
在 HDFS 集群之间复制文件的最佳方法是使用多个节点和 distcp 命令，这样可以分摊工作负载。
52) 请提及 HDFS 和 NAS 的区别是什么？
HDFS 的数据块分布在集群中所有机器的本地驱动器上，而 NAS 的数据存储在专用硬件上。
53) 请提及 Hadoop 与其他数据处理工具有什么不同？
在Hadoop中，您可以增加或减少 mapper 的数量，而无需担心要处理的数据量。
54) 请提及 conf 类做什么工作？
Job conf 类用于分隔在同一集群上运行的不同作业。它执行作业级别的设置，例如在实际环境中声明一个作业。
55) 请提及 Hadoop MapReduce API 对键和值类的约定是什么？
对于键和值类，有两个 Hadoop MapReduce API 约定：
- 值必须定义 org.apache.hadoop.io.Writable 接口。
- 键必须定义 org.apache.hadoop.io.WritableComparable 接口。
56) 请提及 Hadoop 可以运行的三种模式是什么？
Hadoop 可以运行的三种模式是：
- 伪分布式模式。
- 独立（本地）模式。
- 完全分布式模式。
57) 请提及文本输入格式做什么？
文本输入格式将创建一个行对象，该对象是十六进制数字。值被视为整行文本，而键被视为行对象。映射器将接收以“text”参数作为值，“longwriteable”参数作为键。
58) 请提及 Hadoop 框架创建多少个 InputSplit？
Hadoop 将创建 5 个 split。
- 1 个 split 用于 64K 文件。
- 2 个 split 用于 65MB 文件。
- 2 个 split 用于 127MB 文件。
59) 请提及 Hadoop 中的分布式缓存是什么？
Hadoop 中的分布式缓存是 MapReduce 框架提供的一种机制。在作业执行时，用于缓存文件。框架会在任何任务在该节点上执行之前，将所需文件复制到从节点。
60) 请解释一下 Hadoop Classpath 在停止或启动 Hadoop 守护进程时如何发挥至关重要的作用？
Classpath 将包含一个目录列表，其中包含用于停止或启动守护进程的 jar 文件。
这些面试问题也将有助于您的口试
