2024年Hadoop試題試題庫(kù)

1.如下哪壹項(xiàng)不屬于Hadoop可以運(yùn)行的模式___C___。A.單機(jī)（當(dāng)?shù)兀┠Ｊ紹.偽分布式模式C.互聯(lián)模式D.分布式模式2.Hadoop的作者是下面哪壹位__B____。A.MartinFowlerB.DougcuttingC.KentBeckD.GraceHopper3.下列哪個(gè)程序壹般與NameNode在同壹種節(jié)點(diǎn)啟動(dòng)__D___。A.TaskTrackerB.DataNodeC.SecondaryNameNodeD.Jobtracker4.HDFS默認(rèn)BlockSize的大小是___B___。A.32MBB.64MBC.128MBD.256M5.下列哪項(xiàng)壹般是集群的最重要瓶頸____C__。A.CPUB.網(wǎng)絡(luò)C.磁盤IOD.內(nèi)存6.下列有關(guān)MapReduce說(shuō)法不對(duì)的的是_____C_。A.MapReduce是壹種計(jì)算框架B.MapReduce來(lái)源于google的學(xué)術(shù)論文C.MapReduce程序只能用java語(yǔ)言編寫D.MapReduce隱藏了并行計(jì)算的細(xì)節(jié)，以便使用8.HDFS是基于流數(shù)據(jù)模式訪問(wèn)和處理超大文獻(xiàn)的需求而開發(fā)的，具有高容錯(cuò)、高可靠性、高可擴(kuò)展性、高吞吐率等特性，適合的讀寫任務(wù)是__D____。A．壹次寫入，少次讀B．多次寫入，少次讀C．多次寫入，多次讀D．壹次寫入，多次讀9.HBase依托__A____存儲(chǔ)底層數(shù)據(jù)。A.HDFSB.HadoopC.MemoryD.MapReduce10.HBase依賴___D___提供強(qiáng)大的計(jì)算能力。A.ZookeeperB.ChubbyC.RPCD.MapReduce11.HBase依賴___A___提供消息通信機(jī)制A.ZookeeperB.ChubbyC.RPCD.Socket12.下面與HDFS類似的框架是___C____？A.NTFSB.FAT32C.GFSD.EXT313.有關(guān)SecondaryNameNode下面哪項(xiàng)是對(duì)的的___C___。A.它是NameNode的熱備B.它對(duì)內(nèi)存沒(méi)有規(guī)定C.它的目的是協(xié)助NameNode合并編輯曰志，減少NameNode啟動(dòng)時(shí)間D.SecondaryNameNode應(yīng)與NameNode布署到壹種節(jié)點(diǎn)14.大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)不包括下面哪壹項(xiàng)___D___。A.巨大的數(shù)據(jù)量B.多構(gòu)造化數(shù)據(jù)C.增長(zhǎng)速度快D.價(jià)值密度高HBase測(cè)試題1.HBase來(lái)源于哪壹項(xiàng)？CATheGoogleFileSystemBMapReduceCBigTableDChubby2.下面對(duì)HBase的描述哪些是對(duì)的的？B、C、DA不是開源的B是面向列的C是分布式的D是壹種NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)3.HBase依托（）存儲(chǔ)底層數(shù)據(jù)AAHDFSBHadoopCMemoryDMapReduce4.HBase依賴（）提供消息通信機(jī)制AAZookeeperBChubbyCRPCDSocket5.HBase依賴（）提供強(qiáng)大的計(jì)算能力DAZookeeperBChubbyCRPCDMapReduce6.MapReduce與HBase的關(guān)系，哪些描述是對(duì)的的？B、CA兩者不可或缺，MapReduce是HBase可以正常運(yùn)行的保證B兩者不是強(qiáng)關(guān)聯(lián)關(guān)系，沒(méi)有MapReduce，HBase可以正常運(yùn)行CMapReduce可以直接訪問(wèn)HBaseD它們之間沒(méi)有任何關(guān)系7.下面哪些選項(xiàng)對(duì)的描述了HBase的特性？A、B、C、DA高可靠性B高性能C面向列D可伸縮8.下面與Zookeeper類似的框架是？DAProtobufBJavaCKafkaDChubby9.下面與HDFS類似的框架是？CANTFSBFAT32CGFSDEXT310.下面哪些概念是HBase框架中使用的？A、CAHDFSBGridFSCZookeeperDEXT3第二部分：HBase關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)11.LSM含義是？AA曰志構(gòu)造合并樹B二叉樹C平衡二叉樹D基于曰志構(gòu)造的合并樹12.下面對(duì)LSM構(gòu)造描述對(duì)的的是？A、CA次序存儲(chǔ)B直接寫硬盤C需要將數(shù)據(jù)Flush到磁盤D是壹種搜索平衡樹13.LSM更能保證哪種操作的性能？BA讀B寫C隨機(jī)讀D合并14.LSM的讀操作和寫操作是獨(dú)立的？AA是。B否。CLSM并不辨別讀和寫DLSM中讀寫是同壹種操作15.LSM構(gòu)造的數(shù)據(jù)首先存儲(chǔ)在（）。BA硬盤上B內(nèi)存中C磁盤陣列中D閃存中16HFile數(shù)據(jù)格式中的Data字段用于（）。AA存儲(chǔ)實(shí)際的KeyValue數(shù)據(jù)B存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的起點(diǎn)C指定字段的長(zhǎng)度D存儲(chǔ)數(shù)據(jù)塊的起點(diǎn)17HFile數(shù)據(jù)格式中的MetaIndex字段用于（）。DAMeta塊的長(zhǎng)度BMeta塊的結(jié)束點(diǎn)CMeta塊數(shù)據(jù)內(nèi)容DMeta塊的起始點(diǎn)18HFile數(shù)據(jù)格式中的Magic字段用于（）。AA存儲(chǔ)隨機(jī)數(shù)，防止數(shù)據(jù)損壞B存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的起點(diǎn)C存儲(chǔ)數(shù)據(jù)塊的起點(diǎn)D指定字段的長(zhǎng)度19HFile數(shù)據(jù)格式中的KeyValue數(shù)據(jù)格式，下列選項(xiàng)描述對(duì)的的是（）。A、DA是byte[]數(shù)組B沒(méi)有固定的構(gòu)造C數(shù)據(jù)的大小是定長(zhǎng)的D有固定的構(gòu)造20HFile數(shù)據(jù)格式中的KeyValue數(shù)據(jù)格式中Value部分是（）。CA擁有復(fù)雜構(gòu)造的字符串B字符串C二進(jìn)制數(shù)據(jù)D壓縮數(shù)據(jù)第三部分：HBase高級(jí)應(yīng)用簡(jiǎn)介31HBase中的批量加載底層使用（）實(shí)現(xiàn)。AAMapReduceBHiveCCoprocessorDBloomFilter32.HBase性能優(yōu)化包括下面的哪些選項(xiàng)？A、B、C、DA讀優(yōu)化B寫優(yōu)化C配置優(yōu)化DJVM優(yōu)化33.Rowkey設(shè)計(jì)的原則，下列哪些選項(xiàng)的描述是對(duì)的的？A、B、CA盡量保證越短越好B可以使用中文C可以使用字符串D自身是無(wú)序的34.HBase構(gòu)建二級(jí)索引的實(shí)現(xiàn)方式有哪些？A、BAMapReduceBCoprocessorCBloomFilterDFilter35.有關(guān)HBase二級(jí)索引的描述，哪些是對(duì)的的？A、BA關(guān)鍵是倒排表B二級(jí)索引概念是對(duì)應(yīng)Rowkey這個(gè)“壹級(jí)”索引C二級(jí)索引使用平衡二叉樹D二級(jí)索引使用LSM構(gòu)造36.下列有關(guān)BloomFilter的描述對(duì)的的是？A、CA是壹種很長(zhǎng)的二進(jìn)制向量和壹系列隨機(jī)映射函數(shù)B沒(méi)有誤算率C有壹定的誤算率D可以在BloomFilter中刪除元素第四部分：HBase安裝、布署、啟動(dòng)37.HBase官方版本可以安裝在什么操作系統(tǒng)上？A、B、CACentOSBUbuntuCRedHatDWindows38.HBase虛擬分布式模式需要（）個(gè)節(jié)點(diǎn)？AA1B2C3D至少3個(gè)39.HBase分布式模式最佳需要（）個(gè)節(jié)點(diǎn)？CA1B2C3D至少有關(guān)hadoop的選擇題1、DougCutting所創(chuàng)立的項(xiàng)目的名稱都受到其家人的啟發(fā)，如下項(xiàng)目不是由他創(chuàng)立的項(xiàng)目是A．HadoopB．NutchC．LuceneD．Solr答案：D2、配置Hadoop時(shí)，JAVA_HOME包括在哪壹種配置文獻(xiàn)中A．hadoop-default.xmlB．hadoop-env.shC．hadoop-site.xmlD．configuration.xsl答案：B知識(shí)點(diǎn)：hadoop配置3、Hadoop配置文獻(xiàn)中，hadoop-site.xml顯示覆蓋hadoop-default.xml裏的內(nèi)容。在版本0.20中，hadoop-site.xml被分離成三個(gè)XML文獻(xiàn)，不包括A．conf-site.xmlB．mapred-site.xmlC．core-site.xmlD．hdfs-site.xml答案：A知識(shí)點(diǎn)：hadoop配置4、HDFS默認(rèn)的目前工作目錄是/user/$USER，的值需要在哪個(gè)配置文獻(xiàn)內(nèi)闡明A.mapred-site.xmlB.core-site.xmlC.hdfs-site.xmlD.以上均不是答案：B知識(shí)點(diǎn)：hadoop配置5、有關(guān)Hadoop單機(jī)模式和偽分布式模式的說(shuō)法，對(duì)的的是A．兩者都起守護(hù)進(jìn)程，且守護(hù)進(jìn)程運(yùn)行在壹臺(tái)機(jī)器上B．單機(jī)模式不使用HDFS，但加載守護(hù)進(jìn)程C．兩者都不與守護(hù)進(jìn)程交互，防止復(fù)雜性D．後者比前者增長(zhǎng)了HDFS輸入輸出以及可檢查內(nèi)存使用狀況答案：D知識(shí)點(diǎn)：hadoop配置6、下列有關(guān)HadoopAPI的說(shuō)法錯(cuò)誤的是A．Hadoop的文獻(xiàn)API不是通用的，只用于HDFS文獻(xiàn)系統(tǒng)B．Configuration類的默認(rèn)實(shí)例化措施是以HDFS系統(tǒng)的資源配置為基礎(chǔ)的C．FileStatus對(duì)象存儲(chǔ)文獻(xiàn)和目錄的元數(shù)據(jù)D．FSDataInputStream是java.io.DataInputStream的子類答案：A//HDFS7、HDFS的NameNode負(fù)責(zé)管理文獻(xiàn)系統(tǒng)的命名空間，將所有的文獻(xiàn)和文獻(xiàn)夾的元數(shù)據(jù)保留在壹種文獻(xiàn)系統(tǒng)樹中，這些信息也會(huì)在硬盤上保留成如下文獻(xiàn)：A．曰志B．命名空間鏡像C．兩者都是答案：C知識(shí)點(diǎn)：8、HDFS的namenode保留了壹種文獻(xiàn)包括哪些數(shù)據(jù)塊，分布在哪些數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)上，這些信息也存儲(chǔ)在硬盤上。A．對(duì)的B．錯(cuò)誤答案：B知識(shí)點(diǎn)：在系統(tǒng)啟動(dòng)的時(shí)候從數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)搜集而成的9、Secondarynamenode就是namenode出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)的備用節(jié)點(diǎn)A．對(duì)的B．錯(cuò)誤答案：B知識(shí)點(diǎn)：它和元數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)不壹樣的事情。其重要功能就是周期性將元數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的命名空間鏡像文獻(xiàn)和修改曰志合并，以防曰志文獻(xiàn)過(guò)大。合并過(guò)後的命名空間鏡像文獻(xiàn)也在Secondarynamenode保留了壹份，以防namenode失敗的時(shí)候，可以恢復(fù)。10、出目前datanode的VERSION文獻(xiàn)格式中但不出目前namenode的VERSION文獻(xiàn)格式中的是A.namespaceIDB.storageIDC.storageTypeD.layoutVersion答案：B知識(shí)點(diǎn)：其他三項(xiàng)是公有的。layoutVersion是壹種負(fù)整數(shù)，保留了HDFS的持續(xù)化在硬盤上的數(shù)據(jù)構(gòu)造的格式版本號(hào)；namespaceID是文獻(xiàn)系統(tǒng)的唯壹標(biāo)識(shí)符，是在文獻(xiàn)系統(tǒng)初次格式化時(shí)生成的；storageType表達(dá)此文獻(xiàn)夾中保留的是數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的類型11、Client在HDFS上進(jìn)行文獻(xiàn)寫入時(shí)，namenode根據(jù)文獻(xiàn)大小和配置狀況，返回部分datanode信息，誰(shuí)負(fù)責(zé)將文獻(xiàn)劃分為多種Block，根據(jù)DataNode的地址信息，按次序?qū)懭氲矫恳挤NDataNode塊A．ClientB．NamenodeC．DatanodeD．Secondarynamenode答案：A知識(shí)點(diǎn)：HDFS文獻(xiàn)寫入12、HDFS的是基于流數(shù)據(jù)模式訪問(wèn)和處理超大文獻(xiàn)的需求而開發(fā)的，默認(rèn)的最基本的存儲(chǔ)單位是64M，具有高容錯(cuò)、高可靠性、高可擴(kuò)展性、高吞吐率等特性，適合的讀寫任務(wù)是A．壹次寫入，少次讀寫B(tài)．多次寫入，少次讀寫C．壹次寫入，多次讀寫D．多次寫入，多次讀寫答案：C知識(shí)點(diǎn)：HDFS特性13、HDFS無(wú)法高效存儲(chǔ)大量小文獻(xiàn)，想讓它能處理好小文獻(xiàn)，比較可行的改善方略不包括A．運(yùn)用SequenceFile、MapFile、Har等方式歸檔小文獻(xiàn)B．多Master設(shè)計(jì)C．Block大小合適調(diào)小D．調(diào)大namenode內(nèi)存或?qū)⑽墨I(xiàn)系統(tǒng)元數(shù)據(jù)存到硬盤裏答案：D知識(shí)點(diǎn)：HDFS特性14、有關(guān)HDFS的文獻(xiàn)寫入，對(duì)的的是A．支持多顧客對(duì)同壹文獻(xiàn)的寫操作B．顧客可以在文獻(xiàn)任意位置進(jìn)行修改C．默認(rèn)將文獻(xiàn)塊復(fù)制成三份寄存D．復(fù)制的文獻(xiàn)塊默認(rèn)都存在同壹機(jī)架上答案：C知識(shí)點(diǎn)：在HDFS的壹種文獻(xiàn)中只有壹種寫入者，并且寫操作只能在文獻(xiàn)末尾完畢，即只能執(zhí)行追加操作。默認(rèn)三份文獻(xiàn)塊兩塊在同壹機(jī)架上，另壹份寄存在其他機(jī)架上。15、Hadoopfs中的-get和-put命令操作對(duì)象是A．文獻(xiàn)B．目錄C．兩者都是答案：C知識(shí)點(diǎn)：HDFS命令16、Namenode在啟動(dòng)時(shí)自動(dòng)進(jìn)入安全模式，在安全模式階段，說(shuō)法錯(cuò)誤的是A．安全模式目的是在系統(tǒng)啟動(dòng)時(shí)檢查各個(gè)DataNode上數(shù)據(jù)塊的有效性B．根據(jù)方略對(duì)數(shù)據(jù)塊進(jìn)行必要的復(fù)制或刪除C．當(dāng)數(shù)據(jù)塊最小比例數(shù)滿足的最小副本數(shù)條件時(shí)，會(huì)自動(dòng)退出安全模式D．文獻(xiàn)系統(tǒng)容許有修改答案：D知識(shí)點(diǎn)：HDFS安全模式//MapReduce17、MapReduce框架提供了壹種序列化鍵/值對(duì)的措施，支持這種序列化的類可以在Map和Reduce過(guò)程中充當(dāng)鍵或值，如下說(shuō)法錯(cuò)誤的是A．實(shí)現(xiàn)Writable接口的類是值B．實(shí)現(xiàn)WritableComparable<T>接口的類可以是值或鍵C．Hadoop的基本類型Text并不實(shí)現(xiàn)WritableComparable<T>接口D．鍵和值的數(shù)據(jù)類型可以超過(guò)Hadoop自身支持的基本類型答案：C18、如下四個(gè)Hadoop預(yù)定義的Mapper實(shí)現(xiàn)類的描述錯(cuò)誤的是A．IdentityMapper<K,V>實(shí)現(xiàn)Mapper<K,V,K,V>，將輸入直接映射到輸出B．InverseMapper<K,V>實(shí)現(xiàn)Mapper<K,V,K,V>，反轉(zhuǎn)鍵/值對(duì)C．RegexMapper<K>實(shí)現(xiàn)Mapper<K,Text,Text,LongWritable>，為每個(gè)常規(guī)體現(xiàn)式的匹配項(xiàng)生成壹種(match,1)對(duì)D．TokenCountMapper<K>實(shí)現(xiàn)Mapper<K,Text,Text,LongWritable>，當(dāng)輸入的值為分詞時(shí)，生成(taken,1)對(duì)答案：B知識(shí)點(diǎn)：InverseMapper<K,V>實(shí)現(xiàn)Mapper<K,V,V,K>19、下列有關(guān)HDFS為存儲(chǔ)MapReduce并行切分和處理的數(shù)據(jù)做的設(shè)計(jì)，錯(cuò)誤的是A．FSDataInputStream擴(kuò)展了DataInputStream以支持隨機(jī)讀B．為實(shí)現(xiàn)細(xì)粒度并行，輸入分片(InputSplit)應(yīng)當(dāng)越小越好C．壹臺(tái)機(jī)器也許被指派從輸入文獻(xiàn)的任意位置開始處理壹種分片D．輸入分片是壹種記錄的邏輯劃分，而HDFS數(shù)據(jù)塊是對(duì)輸入數(shù)據(jù)的物理分割答案：B知識(shí)點(diǎn)：每個(gè)分片不能太小，否則啟動(dòng)與停止各個(gè)分片處理所需的開銷將占很大壹部分執(zhí)行時(shí)間20、針對(duì)每行數(shù)據(jù)內(nèi)容為”TimestampUrl”的數(shù)據(jù)文獻(xiàn)，在用JobConf對(duì)象conf設(shè)置conf.setInputFormat(WhichInputFormat.class)來(lái)讀取這個(gè)文獻(xiàn)時(shí)，WhichInputFormat應(yīng)當(dāng)為如下的A．TextInputFormatB．KeyValueTextInputFormatC．SequenceFileInputFormatD．NLineInputFormat答案：B知識(shí)點(diǎn)：四項(xiàng)重要的InputFormat類。KeyValueTextInputFormat以每行第壹種分隔符為界，分隔符前為key，之後為value，默認(rèn)制表符為\t21、有關(guān)MapReduce的輸入輸出，說(shuō)法錯(cuò)誤的是A．鏈接多種MapReduce作業(yè)時(shí)，序列文獻(xiàn)是首選格式B．FileInputFormat中實(shí)現(xiàn)的getSplits()可以把輸入數(shù)據(jù)劃分為分片，分片數(shù)目和大小任意定義C．想完全嚴(yán)禁輸出，可以使用NullOutputFormatD．每個(gè)reduce需將它的輸出寫入自已的文獻(xiàn)中，輸出無(wú)需分片答案：B知識(shí)點(diǎn)：分片數(shù)目在numSplits中限定，分片大小必須不小于mapred.min.size個(gè)字節(jié)，但不不小于文獻(xiàn)系統(tǒng)的塊22、HadoopStreaming支持腳本語(yǔ)言編寫簡(jiǎn)樸MapReduce程序，如下是壹種例子：bin/hadoopjarcontrib/streaming/hadoop-0.20-streaming.jar—inputinput/filename—outputoutput—mapper‘dosth.py5’—filedosth.py—Dmapred.reduce.tasks=123、如下說(shuō)法不對(duì)的的是A．HadoopStreaming使用Unix中的流與程序交互B．HadoopStreaming容許我們使用任何可執(zhí)行腳本語(yǔ)言處理數(shù)據(jù)流C．采用腳本語(yǔ)言時(shí)必須遵從UNIX的原則輸入STDIN，并輸出到STDOUTD．Reduce沒(méi)有設(shè)定，上述命令運(yùn)行會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題答案：D知識(shí)點(diǎn)：沒(méi)有設(shè)定特殊的reducer，默認(rèn)使用IdentityReducer24、在高階數(shù)據(jù)處理中，往往無(wú)法把整個(gè)流程寫在單個(gè)MapReduce作業(yè)中，下列有關(guān)鏈接MapReduce作業(yè)的說(shuō)法，不對(duì)的的是A．Job和JobControl類可以管理非線性作業(yè)之間的依賴B．ChainMapper和ChainReducer類可以用來(lái)簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)預(yù)處理和後處理的構(gòu)成C．使用ChainReducer時(shí)，每個(gè)mapper和reducer對(duì)象均有壹種當(dāng)?shù)豃obConf對(duì)象D．ChainReducer.addMapper()措施中，壹般對(duì)鍵/值對(duì)發(fā)送設(shè)置成值傳遞，性能好且安全性高答案：D知識(shí)點(diǎn)：ChainReducer.addMapper()措施中，值傳遞安全性高，引用傳遞性能高25、下面哪個(gè)程序負(fù)責(zé)HDFS數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。答案Cdatanodea)NameNodeb)Jobtrackerc)Datanoded)secondaryNameNodee)tasktracker26.HDfS中的block默認(rèn)保留幾份？答案A默認(rèn)3分a)3份b)2份c)1份d)不確定27.下列哪個(gè)程序壹般與NameNode在壹種節(jié)點(diǎn)啟動(dòng)？答案Da)SecondaryNameNodeb)DataNodec)TaskTrackerd)Jobtracker28.Hadoop作者答案CDougcuttinga)MartinFowlerb)KentBeckc)Dougcutting29.HDFS默認(rèn)BlockSize答案：Ba)32MBb)64MBc)128MB30、下列哪項(xiàng)壹般是集群的最重要瓶頸：答案：C磁盤a)CPUb)網(wǎng)絡(luò)c)磁盤IOd)內(nèi)存31.有關(guān)SecondaryNameNode哪項(xiàng)是對(duì)的的？答案Ca)它是NameNode的熱備b)它對(duì)內(nèi)存沒(méi)有規(guī)定c)它的目的是協(xié)助NameNode合并編輯曰志，減少NameNode啟動(dòng)時(shí)間d)SecondaryNameNode應(yīng)與NameNode布署到壹種節(jié)點(diǎn)。多選題：1.下列哪項(xiàng)可以作為集群的管理？答案：ABDa)Puppetb)Pdshc)ClouderaManagerd)Zookeeper2.配置機(jī)架感知的下面哪項(xiàng)對(duì)的：答案ABCa)假如壹種機(jī)架出問(wèn)題，不會(huì)影響數(shù)據(jù)讀寫b)寫入數(shù)據(jù)的時(shí)候會(huì)寫到不壹樣機(jī)架的DataNode中c)MapReduce會(huì)根據(jù)機(jī)架獲取離自已比較近的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)3.Client端上傳文獻(xiàn)的時(shí)候下列哪項(xiàng)對(duì)的？答案Ba)數(shù)據(jù)通過(guò)NameNode傳遞給DataNodeb)Client端將文獻(xiàn)切分為Block，依次上傳c)Client只上傳數(shù)據(jù)到壹臺(tái)DataNode，然後由NameNode負(fù)責(zé)Block復(fù)制工作4.下列哪個(gè)是Hadoop運(yùn)行的模式：答案ABCa)單機(jī)版b)偽分布式c)分布式5.Cloudera提供哪幾種安裝CDH的措施？答案：ABCDa)Clouderamanagerb)Tarballc)Yumd)Rpm判斷題：1.Ganglia不僅可以進(jìn)行監(jiān)控，也可以