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：

• 在（r） 权限是用于读取文件
• 该（w） 许可是写一个文件。

对于目录：

• 在（r）权限列出内容的特定目录。
• 该（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