大數據開發(fā)工程師（Hadoop）考試試卷一、選擇題（每題3分，共30分）Hadoop是一個由（）開源的分布式系統(tǒng)基礎架構。A.GoogleB.ApacheC.MicrosoftD.OracleHadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）默認的塊大小是（）。A.64MBB.128MBC.256MBD.512MB以下哪個組件是Hadoop的資源管理和調度器？（）A.HDFSB.MapReduceC.YARND.HBase在MapReduce編程模型中，Reduce階段的輸入是（）。A.原始數據B.Map階段的輸出C.中間數據D.最終結果Hadoop中，SecondaryNameNode的主要作用是（）。A.備份NameNode的數據B.分擔NameNode的負載C.合并EditLog和FsImageD.管理DataNode以下關于Hadoop的描述，錯誤的是（）。A.具有高可靠性B.可擴展性差C.成本低D.支持多種編程語言HDFS中的數據是以（）形式存儲的。A.文件B.記錄C.塊D.表格MapReduce作業(yè)的提交和監(jiān)控是通過（）來完成的。A.JobTrackerB.TaskTrackerC.ResourceManagerD.NodeManagerHadoop的配置文件中，core-site.xml主要用于配置（）。A.HDFS相關參數B.MapReduce相關參數C.通用的Hadoop配置參數D.YARN相關參數當HDFS中的某個DataNode失效時，系統(tǒng)會（）。A.自動重建失效節(jié)點B.從其他節(jié)點復制數據進行恢復C.無法繼續(xù)使用D.手動修復二、填空題（每題3分，共30分）Hadoop的兩大核心組件是________和MapReduce。HDFS采用________架構，由NameNode和DataNode組成。MapReduce作業(yè)的執(zhí)行過程分為Map階段、________階段和Reduce階段。YARN由ResourceManager、________和ApplicationMaster組成。HDFS的副本放置策略默認是將第一個副本放在________節(jié)點上。在Hadoop中，用于處理結構化數據的工具是________。Hadoop配置文件中，hdfs-site.xml用于配置________相關參數。MapReduce中，Mapper的輸出會經過________操作后傳遞給Reducer。Hadoop支持的文件壓縮格式有Gzip、________等。為了提高HDFS的可靠性，通常會設置________個數據副本。三、判斷題（每題2分，共20分）Hadoop只能運行在Linux系統(tǒng)上。（）HDFS不支持文件的隨機寫入和修改。（）MapReduce適用于處理大規(guī)模的結構化和非結構化數據。（）YARN的ResourceManager負責管理單個節(jié)點上的資源。（）NameNode存儲了HDFS中文件的元數據信息。（）Hadoop的MapReduce編程模型中，Mapper和Reducer的數量是固定的。（）數據在HDFS中是以連續(xù)的方式存儲的。（）Hadoop的配置文件修改后，不需要重啟集群即可生效。（）在MapReduce作業(yè)中，Reducer的數量必須和Mapper的數量相同。（）Hadoop可以通過增加節(jié)點來實現集群的水平擴展。（）四、簡答題（每題10分，共20分）簡述Hadoop的體系架構及其各組件的功能。描述MapReduce的工作原理，并說明其適用場景。大數據開發(fā)工程師（Hadoop）考試試卷答案一、選擇題答案1.B2.B3.C4.B5.C6.B7.C8.C9.C10.B二、填空題答案1.HDFS2.主從3.Shuffle4.NodeManager5.客戶端6.Hive7.HDFS8.Shuffle9.Bzip210.3三、判斷題答案1.×2.√3.√4.×5.√6.×7.×8.×9.×10.√四、簡答題答案Hadoop的體系架構主要由HDFS、MapReduce和YARN組成。HDFS（Hadoop分布式文件系統(tǒng)）是Hadoop的存儲基礎，采用主從架構，NameNode負責管理文件系統(tǒng)的元數據，如文件的命名空間、文件屬性、文件與塊的映射關系等；DataNode負責實際存儲數據塊，多個DataNode組成數據存儲集群。MapReduce是Hadoop的計算模型，用于處理大規(guī)模數據，分為Map階段和Reduce階段，Map階段將輸入數據進行分割處理并生成中間結果，Reduce階段對中間結果進行匯總計算得到最終結果。YARN（YetAnotherResourceNegotiator）是Hadoop的資源管理和調度器，ResourceManager負責整個集群的資源管理和調度，NodeManager負責管理單個節(jié)點上的資源，ApplicationMaster負責管理應用程序的生命周期，包括任務的調度和監(jiān)控等。MapReduce的工作原理：首先，輸入數據被分割成多個數據塊，每個數據塊由一個Mapper處理。Mapper對輸入數據進行處理，按照一定的規(guī)則將數據轉換為鍵值對形式的中間結果。中間結果會經過Shuffle過程，Shuffle過程會對Mapper輸出的鍵值對進行分區(qū)、排序、合并等操作，將相同鍵的數據發(fā)送到同一個Reducer。Reducer接收來自多個Mapper的具