hadoop基本试题

不念不忘少年蓝@ 2023-06-20 10:49 29阅读 0赞

**以下内容纯手敲,转载请说明出处。  
都是一些很基础的知识,各位看官不喜勿喷。**  
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### 文章目录 ###

*   *  1.简单描述你对Hadoop集群SafeMode模式的理解？
     *  2.什么是hive，谈谈你的理解？
     *  3.是否可以在Windows上运行Hadoop？
     *  4.简单描述一下TextInputFormat怎么进行文件切分？
     *  5.假如NameNode中没有数据会怎么样？
     *  6.如何实现服务器之间的免密登录（便捷版）？SSH采用的是什么加密？
     *  7.简单描述MapReduce不适合对哪些场景的使用？其实问的就是它的缺点。
     *  8.MapReduce的基本数据类型包括哪些？
     *  9.Hive内部表和外部表的区别？
     *  10.yarn有哪几部分组成，作用分别是什么？调度器主要有哪三种？hadoop默认的是哪一种？
     *  11.如果需要在NameNode节点群起集群，你需要如何配置？
     *  12.简单描述Shuffle过程环形缓冲区的作用？
     *  13.Mapreduce执行过程中，在执行Reduce Task之前主要做哪些工作？
     *  14.简单描述一下hive中的分区表？
     *  15.hdfs-site.xml的3个主要属性？
     *  16.完全分布模式有什么注意点？
     *  17.用一句话总结Combiner的作用和意义？
     *  18.用shell脚本完成如下功能，求极值，根据输入数据，输出最大，最小值（达到手写的程度）
     *  19.根据如下要求编写对应的HQL语句（最起码要达到手写）

## 1.简单描述你对Hadoop集群SafeMode模式的理解？ ##

集群处于安全模式，不能执行重要操作（写操作），集群属于只读状态。但是严格来说，知识保证HDFS元数据信息的访问，而不保证文件的访问。集群启动完成后，自动退出安全模式，如果集群处于安全模式，想要完成写操作，需要离开安全模式。  
（1）查看安全模式状态:bin/hdfs dfsadmin -safemode get  
（2）进入安全模式状态:bin/hdfs dfsadmin -safemode enter  
（3）离开安全模式状态:bin/hdfs dfsadmin -safemode leave  
（4）等待安全模式状态:bin/hdfs dfsadmin -safemode wait  
对于全新创建的HDFS集群，NameNode启动后不会进入安全模式，因为没有Block信息。

## 2.什么是hive，谈谈你的理解？ ##

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类sql语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
    补充（1）hive处理的数据存储在HDFS。
    （2）hive分析数据底层的实现是MapReduce。
    （3）执行程序运行在Yarn上。

## 3.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。

## 4.简单描述一下TextInputFormat怎么进行文件切分？ ##

TextInputFormat根据文件大小将文件拆分成splits，如果单个文件较小，则每个文件为一个split，并将文件按分割形成<key,value>对，如果单个文件较大。超过block块默认大小的1.1倍，则会将文件切分为多个split。这一步由MapReduce框架自动完成，其中偏移量包括了回车所占的字符数。将分割好的<key,value>对交给用户自定义的map方法进行处理，生成新的<key,value>对。得到map方法输出的<key,value>对后，Mapper会将它们按照key值进行排序，并执行Combine过程，将key值相同value值累加，得到Mapper的最终输出结果。Reducer先对从Mapper接收的数据进行排序，再交由用户自定义的reduce方法进行处理，得到新的<key,value>对，并作为任务的输出结果。

## 5.假如NameNode中没有数据会怎么样？ ##

首先说明NameNode节点肯定不正常，集群肯定不正常的，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，并且存储的是元数据。

## 6.如何实现服务器之间的免密登录（便捷版）？SSH采用的是什么加密？ ##

实现免密登录步骤：  
1.在服务器生成密钥对 ssh-keygen -t rsa 三次回车  
2.发送公钥到本机 ssh-copy-id hostname（服务器主机名，一般先发给自己实现本机免密登录）输入一次密码  
3.将 .ssh文件夹中的文件分别分发至集群中其他服务器（节点） SSH为建立在应用层基础上的安全协议，采用非对称加密（rsa加密算法）

## 7.简单描述MapReduce不适合对哪些场景的使用？其实问的就是它的缺点。 ##

（1）MapReduce不适合做低延迟数据访问场景的使用  
（2）MapReduce不适合处理大量小文件  
（3）MapReduce不适合处理流式计算

## 8.MapReduce的基本数据类型包括哪些？ ##

BooleanWritable ByteWritable IntWritable FloatWritable LongWritable DoubleWritable  
Text MapWritable ArrayWritable

## 9.Hive内部表和外部表的区别？ ##

我们在创建外部表的时候要加个关键字 external  
内部表：当我们在hive中使用命令删除hive表时，hive所对应的hdfs的目录也会被删除，元数据库中的数据也会被删除。  
外部表：在hive中删除了外部表，而外部表所对应的hdfs目录不会被删除，元数据库被删除。

## 10.yarn有哪几部分组成，作用分别是什么？调度器主要有哪三种？hadoop默认的是哪一种？ ##

yarn由ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container等组件构成。  
ResourceManager：处理客户端请求、监控NodeManager、启动或监控ApplicationMaster、资源的分配与调度。  
NodeManager：管理单个节点上的资源、处理来自ResourceManager的命令、处理来自ApplicationMaster的命令。  
ApplicationMaster：负责数据的切分、为应用程序申请资源并分配给内部的任务、任务的监控与容错。  
Container：Container是YARN中的资源抽象，它封装了某个节点上的多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络等。

调度器有FIFO、Capacity Scheduler（容量调度器）和Fair Scheduler（公平调度器）。  
Hadoop2.7.2默认的资源调度器是Capacity Scheduler（容量调度器）。

## 11.如果需要在NameNode节点群起集群，你需要如何配置？ ##

首先确保你的集群配置是正确的，单点启动能够成功，如果要群起我们需要在etc/hadoop/slaves文件中添加数据节点，也就是从节点，来告诉namenode群起的时候启动那些从节点（datanode）。

## 12.简单描述Shuffle过程环形缓冲区的作用？ ##

数据从map（）输出，经过Partitioner分区操作，在进入环形缓冲区。默认情况下，环形缓冲区大小值为100MB。当map输入的数据进入环形缓冲区的量达到80MB以上时，那么开始执行溢写过程，溢写过程中如果有其他数据进入，那么由剩余的百分之20反向写入，最终溢写文件经过合并、排序后落入本地磁盘。

## 13.Mapreduce执行过程中，在执行Reduce Task之前主要做哪些工作？ ##

reduce task在执行之前的工作是不断的拉取当前job里每个map task 的最终的输出文件，然后将不同maptask中某一分区的数据不断的做merge，也最终形成一个文件作为reduce task的输入文件交给reduce。

## 14.简单描述一下hive中的分区表？ ##

Hive的分区表分为动态分区和静态分区两种模式，分区表实际上就是对应一个HDFS文件系统上的独立的文件夹，该文件夹下是该分区所有的数据文件。Hive中的分区就是分目录，把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据集。在查询时通过WHERE字句中的表达式选择查询所需要的指定的分区，这样的查询效率会提高很多。

## 15.hdfs-site.xml的3个主要属性？ ##

1：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）。  
2：dfs.data.dir决定的是数据存储的路径。  
3：fs.checkpoint.dir用于第二Namenode。

## 16.完全分布模式有什么注意点？ ##

完全分布式集群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，需要合理的搭配服务器节点，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，SecondaryNameNode运行的节点，以及task tracker运行的主机，我们需要设置ResourceManager运行的主机，NodeManager运行的主机。在分布式环境下，主节点和从节点会分开。

## 17.用一句话总结Combiner的作用和意义？ ##

Combiner的意义就是对每一个MapTask的输出进行局部汇总，以减少网络传输量。

## 18.用shell脚本完成如下功能，求极值，根据输入数据，输出最大，最小值（达到手写的程度） ##

read -p "请输入求值规则:" RULE
    echo $RULE
    if [ $RULE -eq 1 ]
    then
            max=$1
            for value in "$@"
            do
                    if [ $value -gt $max ]
                    then
                            max=$value
                    fi
            done
            echo "最大值为:" $max
    elif [ $RULE -eq 0 ]
    then
            mix=$1
    
            for value in "$@"
            do
                    if [ $value -lt $mix ]
                    then
                            mix=$value
                    fi
            done
            echo "最小值为:" $mix
    else
            echo "未知命令"
    fi

## 19.根据如下要求编写对应的HQL语句（最起码要达到手写） ##

1.创建一个名为city的数据库（存在则创建，不存在则不创建）添加两个属性，创建人和创建时间。

create database if not exists city with dbproperties('author'='limoumou','time'='2019-12-10');

2.强制删除city（含有表，表中有数据）的数据库。

drop database if exists city cascade;

3.在city数据库下创建一个外部表school，字段包含id，姓名，电话，根据班级设置分区（注意本地文件数据字段以"\\t’分割的）

create table if not exists school(id int,name string,phone string) partitioned by (classnum string) row format delimited fields terminated by "\t";

4.将本地数据路径为/opt/module/hive/data/cla.txt 文件数据追加到school表中的class分区中

load data local inpath "/opt/module/hive/data/cla.txt" into table school partition(class="class");

5.查询school表中class分区内的学生的学号，姓名，电话

select xuehao,name,phone from school where class=class;

**目前就先写这么点吧,后续有时间的话继续更新。**