hadoop介绍

基于Hadoop的研究及性能分析

基于Hadoop的研究及性能分析 摘要 在大数据到来的今天，本文首先介绍了Hadoop及其核心技术MapReduce的工作原理。详细讨论了Hadoop推测执行算法和SALS 推测执行算法并对它们的性能进行分析。最后，分析了MapReduce 框架的通用二路连接算法 RSJ。为了提高性能，提出了一种基于DistributedCache 的改进算法，通过减少 mapper 输出的数据来达到优化的目的。 关键字：Hadoop MapReduce 性能算法

Abstract:In the era of big data, this paper introduces Hadoop, MapReduce and its core technology works.I have discussed the Hadoop speculative execution algorithms and SALS speculative execution algorithm and analyzed their performance.Finally, I analyzed the Common Road Join Algorithm in MapReduce framework.To improve performance, I propose an improved algorithm based DistributedCache by reducing the mapper output data to achieve optimization purposes. Key words:Hadoop; MapReduce; Performance;Algorithm

hadoop学习课程介绍

云凡教育Hadoop网络培训第二期 开课时间：2014年1月20日 授课方式:YY在线教育+课程视频+资料、笔记+辅导+推荐就业 YY教育平台：20483828 课程咨询：1441562932 大胃 云凡教育Hadoop交流群：306770165 费用： 第二期优惠特价：999元； 授课对象： 对大数据领域有求知欲，想成为其中一员的人员 想深入学习hadoop，而不只是只闻其名的人员 基础技能要求: 具有linux操作一般知识（因为hadoop在linux下跑） 有Java基础(因为hadoop是java写的并且编程也要用java语言) 课程特色 1，以企业实际应用为向导，进行知识点的深入浅出讲解； 2，从零起步，循序渐进，剖析每一个知识； 3，萃取出实际开发中最常用、最实用的内容并以深入浅出的方式把难点化于无形之中 学习安排： Hadoop的起源与生态系统介绍(了解什么是大数据；Google的三篇论文；围绕Hadoop形成的一系列的生态系统；各个子项目简要介绍)

1_Linux系统环境搭建和基本命令使用 针对很多同学对linux命令不熟悉，在课程的学习中，由于命令不熟悉导致很多错误产生，所以特意增加一节linux基础课程，讲解一些常用的命令，对接下来的学习中做好入门准备； 02_Hadoop本地（单机）模式和伪分布式模式安装 本节是最基本的课程，属于入门级别，主要对Hadoop 介绍，集中安装模式，如何在linux上面单机（本地）和伪分布模式安装Hadoop，对HDFS 和MapReduce进行测试和初步认识。 03_HDFS的体系结构、Shell操作、Java API使用和应用案例 本节是对hadoop核心之一——HDFS的讲解。HDFS是所有hadoop操作的基础，属于基本的内容。对本节内容的理解直接影响以后所有课程的学习。在本节学习中，我们会讲述hdfs的体系结构，以及使用shell、java不同方式对hdfs 的操作。在工作中，这两种方式都非常常用。学会了本节内容，就可以自己开发网盘应用了。在本节学习中，我们不仅对理论和操作进行讲解，也会讲解hdfs 的源代码，方便部分学员以后对hadoop源码进行修改。 04_MapReduce入门、框架原理、深入学习和相关MR面试题 本节开始对hadoop核心之一——mapreduce的讲解。mapreduce是hadoop 的核心，是以后各种框架运行的基础，这是必须掌握的。在本次讲解中，掌握mapreduce执行的详细过程，以单词计数为例，讲解mapreduce的详细执行过程。还讲解hadoop的序列化机制和数据类型，并使用自定义类型实现电信日志信息的统计。最后，还要讲解hadoop的RPC机制，这是hadoop运行的基础，通过该节学习，我们就可以明白hadoop是怎么明白的了，就不必糊涂了，本节内容特别重要。 05_Hadoop集群安装管理、NameNode安全模式和Hadoop 1.x串讲复习 hadoop就业主要是两个方向：hadoop工程师和hadoop集群管理员。我们课程主要培养工程师。本节内容是面向集群管理员的，主要讲述集群管理的知

入门大数据,需要学习哪些基础知识

大数据的发展历程总体上可以划分为三个重要阶段，萌芽期、成熟期和大规模应用期，20世纪90年至21世纪初，为萌芽期，随着，一批商业智能工具和知识管理技术的开始和应用，度过了数据萌芽。21世纪前十年则为成熟期，主要标志为，大数据解决方案逐渐走向成熟，形成了并行计算与分布式系统两大核心技，谷歌的GFS和MapReduce等大数据技术受到追捧，Hadoop平台开始大行期道，2010年以后，为大规模应用期，标志为，数据应用渗透各行各业，数据驱动决策，信息社会智能化程度快速提高。 数据时代的到来，也推动了数据行业的发展，包括企业使用数据获取价值，促使了大量人员从事于数据的学习，学习大数据需要掌握基础知识，接下从我的角度，为大家做个简要的阐述。 学习大数据需要掌握的知识，初期了解概念，后期就要学习数据技术，主要包括： 1.大数据概念 2.大数据的影响

3.大数据的影响 4.大数据的应用 5.大数据的产业 6.大数据处理架构Hadoop 7.大数据关键技术 8.大数据的计算模式 后三个牵涉的数据技技术，就复杂一点了，可以细说一下： 1.大数据处理架构Hadoop：Hadoop的特性、Hadoop生态系统、Hadoop 的安装与使用； 2.大数据关键技术技术：数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据隐私与安全； 3.大数据处理计算模式：批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算

数据的核心技术就是获取数据价值，获取数据前提是，先要有数据，这就牵涉数据挖掘了。 本文内容由北大青鸟佳音校区老师于网络整理，学计算机技术就选北大青鸟佳音校区！了解校区详情可进入https://www.wendangku.net/doc/3a12171275.html,网站，学校地址位于北京市西城区北礼士路100号！

Hadoop快速入门

?项目 ?维基 ?Hadoop 0.18文档 Last Published: 07/01/2009 00:38:20 文档 概述 快速入门 集群搭建 HDFS构架设计 HDFS使用指南 HDFS权限指南 HDFS配额管理指南 命令手册 FS Shell使用指南 DistCp使用指南 Map-Reduce教程 Hadoop本地库 Streaming Hadoop Archives Hadoop On Demand API参考 API Changes 维基 常见问题 邮件列表 发行说明 变更日志 PDF Hadoop快速入门 ?目的 ?先决条件 o支持平台 o所需软件 o安装软件 ?下载 ?运行Hadoop集群的准备工作 ?单机模式的操作方法 ?伪分布式模式的操作方法

o配置 o免密码ssh设置 o执行 ?完全分布式模式的操作方法 目的 这篇文档的目的是帮助你快速完成单机上的Hadoop安装与使用以便你对Hadoop 分布式文件系统(HDFS)和Map-Reduce框架有所体会，比如在HDFS上运行示例程序或简单作业等。 先决条件 支持平台 ?GNU/Linux是产品开发和运行的平台。 Hadoop已在有2000个节点的GNU/Linux主机组成的集群系统上得到验证。 ?Win32平台是作为开发平台支持的。由于分布式操作尚未在Win32平台上充分测试，所以还不作为一个生产平台被支持。 所需软件 Linux和Windows所需软件包括: 1.Java TM1.5.x，必须安装，建议选择Sun公司发行的Java版本。 2.ssh必须安装并且保证sshd一直运行，以便用Hadoop 脚本管理远端 Hadoop守护进程。 Windows下的附加软件需求 1.Cygwin - 提供上述软件之外的shell支持。 安装软件 如果你的集群尚未安装所需软件，你得首先安装它们。 以Ubuntu Linux为例: $ sudo apt-get install ssh $ sudo apt-get install rsync

java 基础知识之hadoop源码阅读必备(一)

java 程序员你真的懂java吗？ 一起来看下hadoop中的如何去使用java的 大数据是目前IT技术中最火热的话题，也是未来的行业方向，越来越多的人参与到大数据的学习行列中。从最基础的伪分布式环境搭建，再到分布式环境搭建，再进入代码的编写工作。这时候码农和大牛的分界点已经出现了，所谓的码农就是你让我做什么我就做什么，我只负责实现，不管原理，也不想知道原理。大牛就开始不听的问自己why？why？why？于是乎，很自然的去看源码了。然而像hadoop这样的源码N多人参与了修改和完善，看起来非常的吃力。然后不管如何大牛就是大牛，再硬的骨头也要啃。目前做大数据的80%都是从WEB开发转变过来的，什么spring mvc框架、SSH框架非常熟悉，其实不管你做了多少年的WEB开发，你很少接触到hadoop中java代码编写的风格，有些人根本就看不懂什么意思。下面我来介绍下hadoop源码怎么看。 hadoop体现的是分布式框架，因此所有的通信都基于RPC来操作，关于RPC的操作后续再介绍。hadoop源码怎么看系列分多个阶段介绍，下面重点介绍下JA V A基础知识。 一、多线程编程 在hadoop源码中，我们能看到大量的类似这样的代码 return executor.submit(new Callable() { @Override public String call() throws Exception { //方法类 } 下面简单介绍下java的多线程编程 启动一个线程可以使用下列几种方式 1、创建一个Runnable，来调度，返回结果为空。 ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(5); executor.submit(new Runnable() { @Override public void run() { System.out.println("runnable1 running."); } }); 这种方式启动一个线程后，在后台运行，不用等到结果，因为也不会返回结果 2、创建一个Callable，来调度，有返回结果 Future future1 = executor.submit(new Callable() { @Override public String call() throws Exception { // TODO Auto-generated method stub //具体执行一些内部操作 return "返回结果了！"; } }); System.out.println("task1: " + future1.get());

01第一章 初识Hadoop大数据技术

第1章 初识Hadoop大数据技术 本章主要介绍大数据的时代背景，给出了大数据的概念、特征，还介绍了大数据相关问题的解决方案、Hadoop大数据技术以及Hadoop的应用案例。 本章的主要内容如下。 （1）大数据技术概述。 （2）Google的三篇论文及其思想。 （3）Hadoop概述。 （4）Hadoop生态圈。 （5）Hadoop的典型应用场景和应用架构。 1.1 大数据技术概述 1.1.1 大数据产生的背景 1946年，计算机诞生，当时的数据与应用紧密捆绑在文件中，彼此不分。19世纪60年代，IT系统规模和复杂度变大，数据与应用分离的需求开始产生，数据库技术开始萌芽并蓬勃发展，并在1990年后逐步统一到以关系型数据库为主导，具体发展阶段如图1-1所示。

Hadoop 大数据技术与应用 图1-1 数据管理技术在2001年前的两个发展阶段 2001年后，互联网迅速发展，数据量成倍递增。据统计，目前，超过150亿个设备连接到互联网，全球每秒钟发送290万封电子邮件，每天有2.88万小时视频上传到YouTube 网站，Facebook 网站每日评论达32亿条，每天上传照片近3亿张，每月处理数据总量约130万TB 。2016年全球产生数据量16.1ZB ，预计2020年将增长到35ZB （1ZB = 1百万，PB = 10亿TB ），如图1-2所示。 图1-2 IDC 数据量增长预测报告 2011年5月，EMC World 2011大会主题是“云计算相遇大数据”，会议除了聚焦EMC 公司一直倡导的云计算概念外，还抛出了“大数据”（BigData ）的概念。2011年6月底，IBM 、麦肯锡等众多国外机构发布“大数据”相关研究报告，并予以积极的跟进。 19世纪60年代，IT 系统规模和复杂度变大，数据与应 用分离的需求开始产生，数据库技术开始萌芽并蓬勃发 展，并在1990年后逐步统一到以关系型数据库为主导 1946年，计算机诞生， 数据与应用紧密捆绑 在文件中，彼此不分 1946 1951 1956 1961 1970 1974 1979 1991 2001 … 网络型 E-R SQL 关系型数据库 数据仓库 第一台 计算机 ENIAC 面世 磁带+ 卡片 人工 管理 磁盘被发明，进入文件管理时代 GE 公司发明第一个网络模型数据库，但仅限于GE 自己 的主机 IBM E. F.Dodd 提出关系模型 SQL 语言被发明 ORACLE 发布第一个商用SQL 关系数据库，后续快速发展 数据仓库开始涌现，关系数据库开始全面普及且与平台无关，数据管理技术进入成熟期 0.8ZB ：将一堆 DVD 堆起来够 地球到月亮一 个来回 35ZB ：将一堆DVD 堆起来是地球到火星距离的一半 IDC 报告“Data Universe Study ” 预测：全世界数据量将从2009 年的0.8ZB 增长到2020年的 35ZB ，增长44倍！年均增 长率>40%！

Hadoop题库

1. 以下哪一项不属于Hadoop可以运行的模式___C___。 A. 单机（本地）模式 B. 伪分布式模式 C. 互联模式 D. 分布式模式 2. Hadoop的作者是下面哪一位__B____。 A. Martin Fowler B. Doug cutting C. Kent Beck D. Grace Hopper 3. 下列哪个程序通常与 NameNode 在同一个节点启动__D___。 A. TaskTracker B. DataNode C. SecondaryNameNode D. Jobtracker 4. HDFS 默认 Block Size的大小是___B___。 5. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈____C__。 A. CPU B. 网络

C. 磁盘IO D. 内存 6. 下列关于MapReduce说法不正确的是_____C_。 A. MapReduce是一种计算框架 B. MapReduce来源于google的学术论文 C. MapReduce程序只能用java语言编写 D. MapReduce隐藏了并行计算的细节，方便使用 8. HDFS是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，具有高容错、高可靠性、高可扩展性、高吞吐率等特征，适合的读写任务是 __D____。 A．一次写入，少次读 B．多次写入，少次读 C．多次写入，多次读 D．一次写入，多次读 9. HBase依靠__A____存储底层数据。 A. HDFS B. Hadoop C. Memory D. MapReduce 10. HBase依赖___D___提供强大的计算能力。 A. Zookeeper B. Chubby C. RPC D. MapReduce

hadoopdb 介绍

HadoopDB:An Architectural Hybrid of MapReduce and DBMS Technologies for Analytical Workloads Azza Abouzeid1,Kamil Bajda-Pawlikowski1, Daniel Abadi1,Avi Silberschatz1,Alexander Rasin2 1Y ale University,2Brown University {azza,kbajda,dna,avi}@https://www.wendangku.net/doc/3a12171275.html,;alexr@https://www.wendangku.net/doc/3a12171275.html, ABSTRACT The production environment for analytical data management ap-plications is rapidly changing.Many enterprises are shifting away from deploying their analytical databases on high-end proprietary machines,and moving towards cheaper,lower-end,commodity hardware,typically arranged in a shared-nothing MPP architecture, often in a virtualized environment inside public or private“clouds”. At the same time,the amount of data that needs to be analyzed is exploding,requiring hundreds to thousands of machines to work in parallel to perform the analysis. There tend to be two schools of thought regarding what tech-nology to use for data analysis in such an environment.Propo-nents of parallel databases argue that the strong emphasis on per-formance and ef?ciency of parallel databases makes them well-suited to perform such analysis.On the other hand,others argue that MapReduce-based systems are better suited due to their supe-rior scalability,fault tolerance,and?exibility to handle unstructured data.In this paper,we explore the feasibility of building a hybrid system that takes the best features from both technologies;the pro-totype we built approaches parallel databases in performance and ef?ciency,yet still yields the scalability,fault tolerance,and?exi-bility of MapReduce-based systems. 1.INTRODUCTION The analytical database market currently consists of$3.98bil-lion[25]of the$14.6billion database software market[21](27%) and is growing at a rate of10.3%annually[25].As business“best-practices”trend increasingly towards basing decisions off data and hard facts rather than instinct and theory,the corporate thirst for systems that can manage,process,and granularly analyze data is becoming insatiable.Venture capitalists are very much aware of this trend,and have funded no fewer than a dozen new companies in recent years that build specialized analytical data management soft-ware(e.g.,Netezza,Vertica,DATAllegro,Greenplum,Aster Data, Infobright,Kick?re,Dataupia,ParAccel,and Exasol),and continue to fund them,even in pressing economic times[18]. At the same time,the amount of data that needs to be stored and processed by analytical database systems is exploding.This is Permission to copy without fee all or part of this material is granted provided that the copies are not made or distributed for direct commercial advantage, the VLDB copyright notice and the title of the publication and its date appear, and notice is given that copying is by permission of the Very Large Data Base Endowment.To copy otherwise,or to republish,to post on servers or to redistribute to lists,requires a fee and/or special permission from the publisher,ACM. VLDB‘09,August24-28,2009,Lyon,France Copyright2009VLDB Endowment,ACM000-0-00000-000-0/00/00.partly due to the increased automation with which data can be pro-duced(more business processes are becoming digitized),the prolif-eration of sensors and data-producing devices,Web-scale interac-tions with customers,and government compliance demands along with strategic corporate initiatives requiring more historical data to be kept online for analysis.It is no longer uncommon to hear of companies claiming to load more than a terabyte of structured data per day into their analytical database system and claiming data warehouses of size more than a petabyte[19]. Given the exploding data problem,all but three of the above mentioned analytical database start-ups deploy their DBMS on a shared-nothing architecture(a collection of independent,possibly virtual,machines,each with local disk and local main memory, connected together on a high-speed network).This architecture is widely believed to scale the best[17],especially if one takes hardware cost into account.Furthermore,data analysis workloads tend to consist of many large scan operations,multidimensional ag-gregations,and star schema joins,all of which are fairly easy to parallelize across nodes in a shared-nothing network.Analytical DBMS vendor leader,Teradata,uses a shared-nothing architecture. Oracle and Microsoft have recently announced shared-nothing an-alytical DBMS products in their Exadata1and Madison projects, respectively.For the purposes of this paper,we will call analytical DBMS systems that deploy on a shared-nothing architecture paral-lel databases2. Parallel databases have been proven to scale really well into the tens of nodes(near linear scalability is not uncommon).However, there are very few known parallel databases deployments consisting of more than one hundred nodes,and to the best of our knowledge, there exists no published deployment of a parallel database with nodes numbering into the thousands.There are a variety of reasons why parallel databases generally do not scale well into the hundreds of nodes.First,failures become increasingly common as one adds more nodes to a system,yet parallel databases tend to be designed with the assumption that failures are a rare event.Second,parallel databases generally assume a homogeneous array of machines,yet it is nearly impossible to achieve pure homogeneity at scale.Third, until recently,there have only been a handful of applications that re-quired deployment on more than a few dozen nodes for reasonable performance,so parallel databases have not been tested at larger scales,and unforeseen engineering hurdles await. As the data that needs to be analyzed continues to grow,the num-ber of applications that require more than one hundred nodes is be-ginning to multiply.Some argue that MapReduce-based systems 1To be precise,Exadata is only shared-nothing in the storage layer. 2This is slightly different than textbook de?nitions of parallel databases which sometimes include shared-memory and shared- disk architectures as well.

hadoop入门学习资料大全

Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。简单地说来，Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。 Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性（fault-tolerent）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。 搜索了一些WatchStor存储论坛关于hadoop入门的一些资料分享给大家希望对大家有帮助 jackrabbit封装hadoop的设计与实现 https://www.wendangku.net/doc/3a12171275.html,/thread-60444-1-1.html 用Hadoop进行分布式数据处理 https://www.wendangku.net/doc/3a12171275.html,/thread-60447-1-1.html

Hadoop源代码eclipse编译教程 https://www.wendangku.net/doc/3a12171275.html,/thread-60448-1-2.html Hadoop技术讲解 https://www.wendangku.net/doc/3a12171275.html,/thread-60449-1-2.html Hadoop权威指南(原版) https://www.wendangku.net/doc/3a12171275.html,/thread-60450-1-2.html Hadoop源代码分析完整版 https://www.wendangku.net/doc/3a12171275.html,/thread-60451-1-2.html 基于Hadoop的Map_Reduce框架研究报告 https://www.wendangku.net/doc/3a12171275.html,/thread-60452-1-2.html Hadoop任务调度 https://www.wendangku.net/doc/3a12171275.html,/thread-60453-1-2.html Hadoop使用常见问题以及解决方法 https://www.wendangku.net/doc/3a12171275.html,/thread-60454-1-2.html HBase：权威指南

Hadoop 学习笔记

Hadoop 在Hadoop上运行MapReduce命令 实验jar：WordCount.jar 运行代码：root/……/hadoop/bin/hadoop jar jar包名称使用的包名称input(输入地址) output(输出地址) 生成测试文件：echo -e "aa\tbb \tcc\nbb\tcc\tdd" > ceshi.txt 输入地址：/data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/input 输出地址：/data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/output 将测试文件转入输入文件夹：Hadoop fs -put ceshi.txt /data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/input/ceshi.txt 运行如下代码：hadoop jar /data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/WordCount.jar WordCount /data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/input/ceshi.txt /data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/output Hadoop架构 1、HDFS架构 2、MapReduce架构 HDFS架构（采用了Master/Slave 架构） 1、Client --- 文件系统接口，给用户调用 2、NameNode --- 管理HDFS的目录树和相关的的文件元数据信息以及监控DataNode的状 态。信息以“fsimage”及“editlog”两个文件形势存放 3、DataNode --- 负责实际的数据存储，并将数据定期汇报给NameNode。每个节点上都 安装一个DataNode 4、Secondary NameNode --- 定期合并fsimage和edits日志，并传输给NameNode （存储基本单位为block） MapReduce架构（采用了Master/Slave 架构） 1、Client --- 提交MapReduce 程序并可查看作业运行状态 2、JobTracker --- 资源监控和作业调度 3、TaskTracker --- 向JobTracker汇报作业运行情况和资源使用情况（周期性），并同时接 收命令执行操作 4、Task --- (1)Map Task (2)Reduce Task ——均有TaskTracker启动 MapReduce处理单位为split，是一个逻辑概念 split的多少决定了Map Task的数目，每个split交由一个Map Task处理 Hadoop MapReduce作业流程及生命周期 一共5个步骤 1、作业提交及初始化。JobClient将作业相关上传到HDFS上，然后通过RPC通知JobTracker，

HADOOP课程大纲

课程模块课程主题主要内容案例和演示 模块一Hadoop在云 计算技术的 作用和地位 ◆传统大规模系统存在的问题 ◆Hadoop概述 ◆Hadoop分布式文件系统 ◆MapReduce工作原理 ◆Hadoop集群剖析 ◆Hadoop生态系统对一种新的 解决方案的需求 ◆Hadoop的行业应用案例分析 ◆Hadoop在云计算和大数据的 位置和关系 ◆数据开放,数据云服务平台 (DAAS)时代 ◆Hadoop平台在数据云平台 (DAAS)上的天然优势 ◆数据云平台(DAAS 平台)组 成部分 ◆互联网公共数据大云(DAAS) 案例 ◆Hadoop构建构建游戏云(Web Game Daas)平台 模块二Hadoop生态 系统介绍和 演示 ◆Hadoop HDFS 和 MapReduce ◆Hadoop数据库之HBase ◆Hadoop数据仓库之Hive ◆Hadoop数据处理脚本Pig ◆Hadoop数据接口Sqoop和 Flume，Scribe DataX ◆Hadoop工作流引擎 Oozie ◆运用Hadoop自下而上构建大 规模企业数据仓库 ◆暴风影音数据仓库实战解析 模块三 Hadoop组件 详解◆Hadoop HDFS 基本结构 ◆Hadoop HDFS 副本存放策略 ◆Hadoop NameNode 详解 ◆HadoopSecondaryNameNode 详解 ◆Hadoop DataNode 详解 ◆Hadoop JobTracker 详解 ◆Hadoop TaskTracker 详解 ◆Hadoop Mapper类核心代码 ◆Hadoop Reduce类核心代码 ◆Hadoop 核心代码 模块四 Hadoop安装 和部署◆Hadoop系统模块组件概述 ◆Hadoop试验集群的部署结构 ◆Hadoop 安装依赖关系 ◆Hadoop 生产环境的部署结构 ◆Hadoop集群部署 ◆Hadoop 高可用配置方法 ◆Hadoop 集群简单测试方法 ◆Hadoop 集群异常Debug方法 ◆Hadoop安装部署实验 ◆Red hat Linux基础环境搭建 ◆Hadoop 单机系统版本安装 配置 ◆Hadoop 集群系统版本安装 和启动配置 ◆使用 Hadoop MapReduce Streaming 快速测试系统 ◆Hadoopcore-site， hdfs-site，mapred-site 配 置详解 模块五Hadoop集群◆Hadoop 集群内存要求◆针对NameNode Jobtracker

hadoop习题册

第一章大数据概述 1.互联网的发展分为______个阶段。 A．一 B.三 C.二 D.四 2.下列不属于大数据特点的是（）。 A.种类和来源多样化 B.数据量巨大 C.分析处理速度快 D.价值密度高 3.互联网发展的第_____个时代为智能互联网。 A.3.0 B.4.0 C.1.0 D.2.0 4.关于大数据叙述不正确的一项是（）。 A.大数据=“海量数据”+“复杂类型的数据” B.大数据是指在一定时间对内容抓取、管理和处理的数据集合 C.大数据可以及时有效的分析海量的数据 D.数据包括结构化数据、半结构化数据、结构化数据。 5.下列数据换算正确的一项为（）。 A.1YB=1024EB B.1TB=1024MB C.1PB==1024EB D.1024ZB=1EB 6.结构化数据的表现形式为______。 A.文本 B.视图 C.二维表 D.查询 7.结构化的数据，先有________,再有_________. A.数据结构 B.结构数据 C.内容结构 D.结构内容 8.结构化的数据，先有________,再有_________. A.数据结构 B.结构数据 C.内容结构 D.结构内容 9.软件是大数据的_________。 A.核心 B.部件 C.引擎 D.集合 10.大数据技术不包括( )。 A.数据计算 B.数据存储 C.数据冗余 D.数据采集 11.大数据的特点不包括（）。 A.数量大 B.类型少 C.速度快 D.价值高 第二章Hadoop简介 1.下列对云栈架构层数不正确的一项为________。 A.三层云栈架构 B.四层云栈架构 C.五层云栈架构 D.六层云栈架构 2.下列______不是云计算三层架构的概括。

Hadoop基础知识面试题大汇总

1.Hadoop集群可以运行的3个模式分别是什么, 都有哪些注意点？ ?单机（本地）模式：这种模式在一台单机上运行，没有分布式文件系统，而是直接读写本地操作系统的文件系统。在单机模式（standalone）中不会存在守护进程，所有东西都运行在一个JVM上。这里同样没有DFS，使用的是本地文件系统。单机模式适用于开发过程中运行MapReduce程序，这也是最少使用的一个模式。 ?伪分布式模式：也是在一台单机上运行，但用不同的Java进程模仿分布式运行中的各类结点 (NameNode,DataNode,JobTracker,TaskTracker,SecondaryNameNode)，伪分布式（Pseudo）适用于开发和测试环境，在这个模式中，所有守护进程都在同一台机器上运行。 ?全分布式模式：全分布模式通常被用于生产环境，使用N台主机组成一个Hadoop集群，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，以及task tracker运行的主机。 在分布式环境下，主节点和从节点会分开。 2. VM是否可以称为Pseudo？ 不是，两个事物，同时Pseudo只针对Hadoop。 3. 当Job Tracker宕掉时，Namenode会发生什么？ 当Job Tracker失败时，集群仍然可以正常工作，只要Namenode没问题。 4. 是客户端还是Namenode决定输入的分片？ 这并不是客户端决定的，在配置文件中以及决定分片细则。 5. 是否可以在Windows上运行Hadoop？ 可以，但是最好不要这么做，Red Hat Linux或者是Ubuntu才是Hadoop的最佳操作系统。 6. Hadoop是否遵循UNIX模式？ 是的，在UNIX用例下，Hadoop还拥有“conf”目录。 7. Hadoop安装在什么目录下？ Cloudera和Apache使用相同的目录结构，Hadoop被安装在 cd/usr/lib/hadoop-0.20/。 8. Namenode、Job tracker和task tracker的端口号是？ Namenode，70；Job tracker，30；Task tracker，60。

Hadoop试题试题库

1.以下哪一项不属于Hadoop 可以运行的模式___C___。 A.单机（本地）模式 B.伪分布式模式 C.互联模式 D.分布式模式 2.Hadoop 的作者是下面哪一位__B ___ 。 A.Martin Fowler B.Doug cutting C.Kent Beck D.Grace Hopper 3.下列哪个程序通常与NameNode 在同一个节点启动__D___。 A.TaskTracker B.DataNode C.SecondaryNameNode D.Jobtracker 4.HDFS 默认Block Size 的大小是___B___。 A.32MB B.64MB C.128MB D.256M 5.下列哪项通常是集群的最主要瓶颈__ C__。 A.CPU B.网络 C.磁盘IO D.内存 6.下列关于MapReduce 说法不正确的是___ C_。 A.MapReduce 是一种计算框架 B.MapReduce 来源于google 的学术论文 C.MapReduce 程序只能用java 语言编写 D.MapReduce 隐藏了并行计算的细节，方便使用 8. HDFS 是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，具有高容错、高可靠性、高可扩展性、高吞吐率等特征，适合的读写任务是__D 。 A．一次写入，少次读 B．多次写入，少次读

C．多次写入，多次读 D．一次写入，多次读 7.HBase 依靠__A ___ 存储底层数据。 A.HDFS B.Hadoop C.Memory D.MapReduce 8.HBase 依赖___D___提供强大的计算能力。 A.Zookeeper B.Chubby C.RPC D.MapReduce 9.HBase 依赖___A___提供消息通信机制 A.Zookeeper B.Chubby C.RPC D.Socket 10.下面与HDFS 类似的框架是___C___ ？ A.NTFS B.FAT32 C.GFS D.EXT3 11.关于SecondaryNameNode 下面哪项是正确的___C___。 A.它是NameNode 的热备 B.它对内存没有要求 C.它的目的是帮助NameNode 合并编辑日志，减少NameNode 启动时间 D.SecondaryNameNode 应与NameNode 部署到一个节点 12.大数据的特点不包括下面哪一项___D___。 A.巨大的数据量 B.多结构化数据 C.增长速度快 D.价值密度高