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干货|50个大数据面试问题及答案第四篇:Hadoop开发人员新手面试问题

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还是接着上次分享的内容开始,如果还没有看过前三期的小伙伴,可以根据自己的需要自行观看。

干货|50个大数据面试问题及答案第一篇:10个大数据面试入门级问题

干货|50个大数据面试问题及答案第二篇:10个大数据面试中级问题

干货|50个大数据面试问题及答案第三篇:10个大数据Hadoop面试问题

马上开始我们今天的分享,祝您在面试的时候能有所帮助!

10个Hadoop开发人员新手面试的问题

Hadoop开发人员面试并不容易。如果您是一个新人,请学习Hadoop概念并做好准备。熟悉不同的文件系统,Hadoop版本,命令,系统安全性等。以下几个问题将帮助您通过Hadoop开发人员面试。

31. Hadoop中有哪些不同的配置文件?

答: Hadoop中的不同配置文件是:

  • core-site.xml -此配置文件包含Hadoop核心配置设置,例如I / O设置,对于MapReduce和HDFS非常常见。它使用主机名端口。
  • mapred-site.xml -此配置文件通过设置mapreduce.framework.name指定MapReduce的框架名称
  • hdfs-site.xml -此配置文件包含HDFS守护程序配置设置。它还指定HDFS上的默认阻止权限和复制检查。
  • yarn-site.xml -此配置文件指定ResourceManager和NodeManager的配置设置。

32. Hadoop 2和Hadoop 3有什么区别?

答:以下是Hadoop 2和Hadoop 3之间的区别如图

33.如何在Hadoop中实现安全性?

答: Kerberos用于在Hadoop中实现安全性。在高级别使用Kerberos时,有3个步骤来访问服务。每个步骤都涉及与服务器的消息交换。

  1. 身份验证 -第一步是将客户端身份验证到身份验证服务器,然后向客户端提供带时间戳的TGT(票证授予票证)。
  2. 授权 -在此步骤中,客户端使用收到的TGT从TGS(票证授予服务器)请求服务票证。
  3. 服务请求 -这是在Hadoop中实现安全性的最后一步。然后,客户端使用服务票证向服务器验证自己。

34.什么是商品硬件?

答:商品硬件是一种低成本系统,由可用性较低和质量较差的系统识别。商品硬件包括RAM,因为它执行许多需要RAM执行的服务。一个不需要高端硬件配置或超级计算机来运行Hadoop,它可以在任何商用硬件上运行。

35. NFS如何与HDFS不同?

答:有许多分布式文件系统以自己的方式工作。NFS(网络文件系统)是最古老和最流行的分布式文件存储系统之一,而HDFS(Hadoop分布式文件系统)是最近使用和流行的处理大数据的系统。 NFS和HDFS之间的主要区别如下 -

36. Hadoop MapReduce如何工作?

MapReduce操作分为两个阶段:

  • 映射阶段 - 在此阶段,输入数据由映射任务分割。地图任务并行运行。这些拆分数据用于分析目的。
  • 减少阶段 - 在此阶段,类似的拆分数据将从整个集合中聚合并显示结果。

37.什么是MapReduce?用于运行MapReduce程序的语法是什么?

MapReduce是Hadoop中的一种编程模型,用于处理计算机集群上的大型数据集,通常称为HDFS。它是一种并行编程模型。

运行MapReduce程序的语法是 - hadoop_jar_file.jar / input_path / output_path 。

38. NameNode,任务跟踪器和作业跟踪器的端口号是什么?

  • NameNode - 端口50070
  • 任务跟踪器- 端口50060
  • 工作追踪- 港口50030

39. HDFS中文件或目录级别的不同文件权限是什么?

Hadoop分布式文件系统(HDFS)使用特定的文件和目录权限模型。

以下用户级别用于HDFS :

  • Owner
  • Group
  • Others

对于上面提到的每个用户,以下权限适用 :

  • 读(r)
  • 写(w)
  • 执行(x)。

上述权限对文件和目录的工作方式不同。

对于文件:

  • (r) 权限是用于读取文件
  • (w) 许可是写一个文件。

对于目录:

  • (r)权限列出内容的特定目录。
  • (w) 权限创建或删除一个目录。
  • 该(x) 许可是用于访问子目录。

40. Mapper的基本参数是什么?

Mapper的基本参数是:

  • LongWritable和Text
  • 文本和IntWritable

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下期预告:干货|50个大数据面试问题及答案完结篇:经验丰富的Hadoop开发人员面试问题