hadoop期末考试真题

### Hadoop期末考试试题及答案 Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。它允许用户在商用硬件上构建大型、分布式的存储和计算系统[^1]。以下是与Hadoop相关的期末考试试题及答案示例： #### 一、选择题 1. **Hadoop的核心组件包括以下哪些？** A. HDFS B. MapReduce C. YARN D. 以上都是 **答案：D** 解析：Hadoop的核心组件包括HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算框架）和YARN（资源管理器）[^1]。 2. **以下哪一项不是Hadoop的特点？** A. 高容错性 B. 高成本 C. 可扩展性 D. 支持多种数据源 **答案：B** 解析：Hadoop以其低成本、高容错性和可扩展性著称，能够支持多种数据源的访问[^1]。 3. **HDFS中的NameNode主要负责什么？** A. 存储数据块 B. 管理文件系统的命名空间 C. 执行Map任务 D. 执行Reduce任务 **答案：B** 解析：NameNode是HDFS的管理者，负责维护文件系统的命名空间和元数据信息[^1]。 #### 二、简答题 1. **简述Hadoop的三大核心组件及其功能。** - **HDFS（Hadoop Distributed File System）**：分布式文件系统，用于存储大规模数据集。它将数据分成多个块并存储在集群的不同节点上[^1]。 - **MapReduce**：分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它通过Map和Reduce两个阶段完成任务[^1]。 - **YARN（Yet Another Resource Negotiator）**：资源管理框架，负责调度和分配集群中的计算资源[^1]。 2. **Hadoop如何实现高容错性？** Hadoop通过数据冗余机制实现高容错性。HDFS会将每个数据块复制多份（默认为三份），并将这些副本存储在不同的节点上。如果某个节点发生故障，系统可以从其他节点读取数据副本。 #### 三、编程题 1. **编写一个简单的MapReduce程序，统计文本文件中每个单词出现的次数。** ```python # Mapper代码 import sys for line in sys.stdin: words = line.strip().split() for word in words: print(f"{word}\t1") # Reducer代码 import sys current_word = None current_count = 0 for line in sys.stdin: word, count = line.strip().split('\t') count = int(count) if current_word == word: current_count += count else: if current_word: print(f"{current_word}\t{current_count}") current_word = word current_count = count if current_word: print(f"{current_word}\t{current_count}") ``` 解析：Mapper将输入的文本拆分为单词，并输出每个单词及计数为1的键值对。Reducer接收这些键值对，对相同单词的计数进行累加，最终输出每个单词的总出现次数[^1]。 --- ###

### Hadoop期末考试简答题及答案 #### 1. 简述Hadoop的优点及其含义 Hadoop具有多个显著优点，使其成为大数据处理的理想选择。首先，Hadoop具备高可靠性，通过将数据存储在多台计算机上并自动维护副本，即使单个节点发生故障也不会丢失数据[^1]。 其次，Hadoop拥有极高的可扩展性，能够轻松地从一台服务器扩展到数千台机器组成的集群，每台机器都提供本地计算和存储能力。 再者，Hadoop支持高效的数据处理，利用分布式文件系统（HDFS）和MapReduce编程模型来处理大规模数据集。这种架构允许任务被分配给不同的节点执行，从而加速整体处理速度。 最后，成本效益也是Hadoop的一大优势。由于其开源特性以及能够在廉价硬件上运行的能力，使得构建大型数据分析系统的成本大大降低。 ```python # Python伪代码展示如何启动Hadoop集群 def start_hadoop_cluster(): """ 启动Hadoop集群的函数。 这里仅作为示例，并不实际执行任何命令。 """ print("Starting Hadoop cluster...") ```