在本文中，我们收集了 24 个最常见的 Hadoop 面试问题和答案。
本文旨在帮助您为下一次大数据工作面试 office 365 数据库 做好充分准备。它涵盖了基本概念和高级场景。无论您是初学者还是经验丰富的专业人士，您都会找到有价值的见解和实用信息，以增强您的信心并提高成功的机会。
Hadoop 基本面试问题
面试官通常会通过询问基本问题来开始面试，以评估您对 Hadoop 及其在管理大数据方面的相关性的理解。
即使您是一位经验丰富的工程师，也请确保您已经了解这些问题。
1.什么是大数据？
全球数据创建量（单位：ZB）
全球数据创建量（单位：ZB）。资料来源：Statista。
大数据是指从多个来源高速生成的大量复杂数据。2023 年全球产生的数据总量为 120 ZB，预计到 2025 年将增长到 180 ZB。
随着数据生成的加速，传统的分析方法将无法提供实时处理和数据安全。这就是为什么公司使用像 Hadoop 这样的高级框架来处理和管理不断增长的数据量。
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2、什么是Hadoop，它如何解决大数据问题？
Hadoop 是一个开源框架，用于处理分布在多台计算机上的大型数据集。它使用 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 将数据以小块的形式存储在多台机器上。
使用 Hadoop，您可以向集群添加更多节点并处理大量数据，而无需昂贵的硬件升级。
甚至像谷歌和 Facebook 这样的大公司也依靠 Hadoop 来管理和分析每天数 TB 到数 PB 的数据。
3. Hadoop 的两个主要组件是什么？
以下是Hadoop的两个主要组件：
Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)：它通过将大文件分成块大小的块（默认每个 128 MB）来管理数据存储，并将它们分布在集群中的多个节点上。
MapReduce：这是 Hadoop 用来处理数据的编程模型。这是一个由映射和归约作业组成的两阶段过程。映射获取数据并将其转换为另一组数据。归约器将映射作业输出的值对作为输入，并将它们组合成更小的值对。目标是将它们处理为用户定义的归约函数。
Hadoop 的高级架构。来源：Wikimedia Commons
4.定义Hadoop中NameNode和DataNode的角色。
HDFS 由一个 NameNode 和多个 DataNode 组成，用于数据管理，如上图所示。它们的工作原理如下：
NameNode作为 HDFS 中的主服务器，负责处理打开、关闭和重命名文件等操作。它维护权限的元数据和块的位置。
另一方面，DataNodes充当工作节点，用于存储文件的实际数据块。当客户端需要读取或写入数据时，它会从 NameNodes 获取数据块的位置。之后，客户端直接与相关的 DataNodes 通信以执行所需的操作。
5.解释Hadoop YARN的作用。
在 Hadoop 1.x 中，MapReduce 使用 JobTracker 来处理资源管理和作业调度。然而，处理速度慢是一个显著的缺点。
