《Hadoop大數(shù)據(jù)框架》參考試題庫（含答案）

PAGEPAGE1《Hadoop大數(shù)據(jù)框架》參考試題庫（含答案）一、單選題1.用戶提交的每個應(yīng)用程序均包含一個()，負責程序內(nèi)部各階段的資源申請和監(jiān)督執(zhí)行情況。A、NodeManagerB、ApplicationMasterC、ResourceManagerD、Container答案：B解析：ApplicationMaster是用戶提交的每個應(yīng)用程序中包含的角色，負責程序內(nèi)部各階段的資源申請，監(jiān)督程序的執(zhí)行情況，所以答案選B。2.WordCount案例中，Map階段的核心是什么?A、對輸入數(shù)據(jù)進行排序B、對輸入數(shù)據(jù)進行過濾C、把輸入的數(shù)據(jù)經(jīng)過切割，全部標記1D、合并相同的key答案：C解析：CWordCount案例中，Map階段的核心是把輸入的數(shù)據(jù)經(jīng)過切割，全部標記1，因此3.在Hive中創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫的語法格式中，用于指定數(shù)據(jù)庫名稱的是()。A、CREATEB、DATABASEC、database_nameD、COMMENT答案：C解析：CREATE用于創(chuàng)建操作，DATABASE用于限定創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫，COMMENT用于添加數(shù)據(jù)庫注釋，而database_name才是表示創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫的名稱，在CREATE(DATABASE|SCHEMA)[IFNOTEXISTS]database_name語法中明確了其作用。4.HDFS的副本機制中，副本數(shù)由哪個參數(shù)控制?A、dfs.replicationB、dfs.copyC、dfs.backupD、fs.duplicate答案：A解析：副本數(shù)由參數(shù)dfs.replication控制，默認值是3。5.YARN中的從角色，負責管理本機器上計算資源的是()。A、NodeManagerB、ApplicationMasterC、ResourceManagerD、Container答案：A解析：NodeManager是YARN中的從角色，一臺機器上一個，負責管理本機器上的計算資源，所以答案選A。6.Hive中使用ALTERTABLE語句修改表名時，()。A、會同時修改表的元數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)存儲路徑B、只修改表的元數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)存儲路徑不變C、只修改數(shù)據(jù)存儲路徑，元數(shù)據(jù)不變D、會刪除原表重新創(chuàng)建新表答案：B解析：ALTERTABLE語句修改表名僅修改表的元數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)存儲路徑不會改變，不會刪除原表重新創(chuàng)建，也不是只修改數(shù)據(jù)存儲路徑而元數(shù)據(jù)不變。7.在Driver類中，哪個方法用于設(shè)置作業(yè)不使用Reducer?A、setNumReduceTasks(0)B、setReducerClass(null)C、disableReduce()D、unsetReducer()答案：A解析：setNumReduceTasks(0)方法用于設(shè)置作業(yè)不使用Reducer，即作業(yè)只有Map階段。8.在Hive中使用LOADDATA語句加載數(shù)據(jù)時，以下哪種情況可能導致加載性能較低()。A、加載的數(shù)據(jù)文件在本地文件系統(tǒng)，且與Hive服務(wù)在同一節(jié)點B、加載的數(shù)據(jù)文件已經(jīng)在HDFS上，且與目標表在同一目錄結(jié)構(gòu)下C、加載的數(shù)據(jù)文件較大，且沒有進行任何預(yù)處理(如壓縮)D、加載的數(shù)據(jù)文件格式與目標表定義的格式完全匹配答案：C解析：加載較大且未預(yù)處理的數(shù)據(jù)文件時，由于數(shù)據(jù)量大且未優(yōu)化(如壓縮可減少傳輸和存儲開銷)，可能導致加載性能較低;數(shù)據(jù)文件在本地且與Hive服務(wù)在同一節(jié)點或在HDFS上且與目標表目錄結(jié)構(gòu)合理以及格式匹配都有利于提高加載性能。#數(shù)據(jù)查詢效率對比9.Hive中修改表結(jié)構(gòu)時，使用()關(guān)鍵字添加列。A、DDCOLUMNB、INSERTCOLUMNC、UPDATECOLUMND、CHANGECOLUMN答案：A解析：在Hive中使用ADDCOLUMN關(guān)鍵字來添加列到表結(jié)構(gòu)中，INSERTCOLUMN、UPDATECOLUMN不是正確的修改表結(jié)構(gòu)添加列的關(guān)鍵字，CHANGECOLUMN主要用于修改列名等操作。10.Hive中，對于外部表的數(shù)據(jù)文件，()。A、Hive完全管理其存儲和生命周期B、Hive只管理元數(shù)據(jù)，不管理數(shù)據(jù)文件本身C、Hive可以隨意修改數(shù)據(jù)文件內(nèi)容D、Hive在刪除表時會自動刪除數(shù)據(jù)文件答案：B解析：對于外部表，Hive只管理元數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)文件的存儲位置等信息記錄在元數(shù)據(jù)中，但Hive不管理數(shù)據(jù)文件本身的存儲和生命周期，不會隨意修改其內(nèi)容，在刪除外部表時也不會自動刪除數(shù)據(jù)文件(與內(nèi)部表不同)。11.以下哪個命令用于向hdfs上的文件追加內(nèi)容?A、hadoopfs-appendToFileB、hadoopfs-mkdirC、hadoopfs-touchzD、hadoopfs-rm答案：A解析：hadoopfs-appendToFile向hdfs上的文件追加內(nèi)容。12.以下哪個命令用于復(fù)制文件到本地文件系統(tǒng)?A、hadoopfs-getB、hadoopfs-putC、hadoopfs-rmD、hadoopfs-du答案：A解析：hadoopfs-get復(fù)制文件到本地文件系統(tǒng)。13.下列關(guān)于HDFS的說法正確的是（）。A、NameNode負責HDFS中的數(shù)據(jù)存儲B、DataNode負責HDFS中的數(shù)據(jù)存儲C、SecondaryNameNode通常與NameNode在一個節(jié)點啟動D、元數(shù)據(jù)指的是文件實際的數(shù)據(jù)答案：B14.yarn-site.xml文件的作用是()。A、設(shè)置了Hadoop基本運行環(huán)境的配置B、設(shè)置了YARN框架運行環(huán)境的配置C、設(shè)置了YARN框架的相關(guān)配置D、設(shè)置了MapReduce框架的相關(guān)配置答案：C15.在MapReduce的Partition分區(qū)中，默認分區(qū)是根據(jù)什么對ReduceTasks個數(shù)取模得到的?A、key的hashCodeB、value的hashCodeC、key和value的hashCode之和D、key和value的hashCode之差答案：A解析：默認分區(qū)是根據(jù)key的hashCode對ReduceTasks個數(shù)取模得到的。16.以下哪個命令用于創(chuàng)建目錄?A、hadoopfs-rmB、hadoopfs-rmdirC、hadoopfs-touchzD、hadoopfs-mkdir答案：D解析：hadoopfs-mkdir接受路徑指定的uri作為參數(shù)，創(chuàng)建這些目錄。17.在Driver類中，哪個方法用于設(shè)置Mapper類?A、setMapperClass()B、setReducerClass()C、setPartitionerClass()D、setCombinerClass()答案：A解析：setMapperClass()方法用于指定Map階段使用的Mapper類。18.SecondaryNameNode的主要作用是什么?A、替代NameNodeB、幫助主角色進行元數(shù)據(jù)文件的合并動作C、存儲實際數(shù)據(jù)D、管理DataNode的網(wǎng)絡(luò)連接答案：B解析：SecondaryNameNode主要是幫助NameNode進行元數(shù)據(jù)文件的合并動作。19.以下哪個方法不是Mapper類中的方法?A、setup()B、map()C、leanup()D、reduce()答案：D解析：Mapper類中通常包含setup()、map()和cleanup()方法，但不包含reduce()方法，reduce()方法是Reducer類的一部分。20.某電信公司使用Hive存儲用戶通話記錄數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)包含通話時間、通話時長、主叫號碼、被叫號碼等字段。如果要統(tǒng)計每個用戶每月的通話總時長，應(yīng)該按照以下哪種方式建表更合適()。A、創(chuàng)建一個普通表，將所有數(shù)據(jù)存儲在一起，在查詢時通過函數(shù)計算每月通話時長B、創(chuàng)建一個分區(qū)表，以用戶號碼為分區(qū)字段，在查詢時統(tǒng)計每個分區(qū)內(nèi)的數(shù)據(jù)C、創(chuàng)建一個分區(qū)表，以通話時間的年份和月份為分區(qū)字段，在查詢時統(tǒng)計每個分區(qū)內(nèi)的數(shù)據(jù)D、創(chuàng)建一個桶表，根據(jù)用戶號碼進行分桶，在查詢時統(tǒng)計每個桶內(nèi)的數(shù)據(jù)答案：C解析：按通話時間的年份和月份為分區(qū)字段創(chuàng)建分區(qū)表，能方便地在查詢時直接定位到特定月份的數(shù)據(jù)，快速統(tǒng)計每個用戶每月的通話總時長;普通表查詢時計算效率低;僅以用戶號碼分區(qū)不利于按月份統(tǒng)計;桶表主要用于提高特定類型查詢效率，在此場景不如分區(qū)表合適。#優(yōu)化策略選擇21.Hive是一款建立在()之上的開源數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)。A、HadoopB、SparkC、MySQLD、HBase答案：A解析：ApacheHive是建立在Hadoop之上的開源數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，可將Hadoop文件中的數(shù)據(jù)文件映射為數(shù)據(jù)庫表，并基于表提供類似SQL的查詢模型。22.假設(shè)你是一家電商公司的數(shù)據(jù)分析師，公司想要了解用戶在不同時間段(上午、下午、晚上)的購買偏好，以便進行精準營銷。你決定使用Hive數(shù)據(jù)倉庫來處理數(shù)據(jù)，你首先會進行以下哪項操作?A、在Hive中創(chuàng)建一個分區(qū)表，以時間(上午、下午、晚上)作為分區(qū)字段，用于存儲用戶購買數(shù)據(jù)B、直接使用Hive的內(nèi)置函數(shù)對原始數(shù)據(jù)進行分析，無需創(chuàng)建特殊表結(jié)構(gòu)C、將所有用戶購買數(shù)據(jù)加載到一個普通的Hive表中，然后在查詢時通過篩選條件來區(qū)分不同時間段的數(shù)據(jù)D、先將數(shù)據(jù)導出到本地數(shù)據(jù)庫，再使用本地數(shù)據(jù)庫的功能進行時間維度的分析答案：A解析：創(chuàng)建分區(qū)表可以根據(jù)分區(qū)字段(如時間)將數(shù)據(jù)進行分類存儲，在查詢時能夠快速定位到特定時間段的數(shù)據(jù)，提高查詢效率，更適合用于分析不同時間段的購買偏好;直接使用內(nèi)置函數(shù)在原始數(shù)據(jù)上分析效率較低且不便于管理不同時間段數(shù)據(jù);將所有數(shù)據(jù)放在普通表中通過篩選條件查詢效率不如分區(qū)表;將數(shù)據(jù)導出到本地數(shù)據(jù)庫再分析增加了操作復(fù)雜性且失去了Hive處理大數(shù)據(jù)集的優(yōu)勢。#對比分析型23.在Hadoop中，使用()命令格式化NameNode。A、hdfsnamenode–formatB、start-format.shC、start-mapred.shD、hadoopjob-historyoutdir答案：A24.配置Hadoop時，下列配置文件中包含JAVA_HOME變量的是()。A、hadoop-default.xmlB、hadoop-env.shC、hadoop-site.xmlD、configuration.xs答案：B25.Hive與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫相比，在執(zhí)行延遲方面()。A、更低B、更高C、相同D、無法比較答案：B解析：Hive由于其底層執(zhí)行機制(如基于MapReduce等)，相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫執(zhí)行延遲更高，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫在執(zhí)行簡單查詢等操作時通常能更快返回結(jié)果。26.在MapReduce編程中，哪個類負責設(shè)置MapReduce作業(yè)，并在Hadoop中運行?A、Mapper類B、Reducer類C、Driver類D、WordCount類答案：C解析：Driver類負責設(shè)置MapReduce作業(yè)，并在Hadoop中運行。27.隨著數(shù)據(jù)量和業(yè)務(wù)需求的增長，Hive數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)可能需要演變。以下哪個方向不太可能是其演變方向()。A、更加緊密地集成機器學習算法，直接在Hive中進行復(fù)雜的機器學習任務(wù)B、逐漸脫離Hadoop生態(tài)系統(tǒng)，獨立發(fā)展成為一個通用的數(shù)據(jù)處理平臺C、進一步優(yōu)化查詢執(zhí)行引擎，提高查詢性能和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的能力D、增強數(shù)據(jù)治理功能，如數(shù)據(jù)血緣分析、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控等答案：B解析：Hive基于Hadoop構(gòu)建，其優(yōu)勢依賴于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)，如HDFS存儲和MapReduce計算框架等，脫離該生態(tài)系統(tǒng)獨立發(fā)展不太現(xiàn)實;集成機器學習算法、優(yōu)化查詢引擎和增強數(shù)據(jù)治理功能都是符合數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展趨勢和需求的演變方向。#數(shù)據(jù)安全與隱私保護28.Hive中，如果要查詢一個表中的前10條數(shù)據(jù)，使用()關(guān)鍵字。A、TOP10B、LIMIT10C、FIRST10D、HEAD10答案：B解析：在Hive查詢中使用LIMIT10可以獲取表中的前10條數(shù)據(jù)，TOP10、FIRST10、HEAD10不是Hive中用于此目的的正確關(guān)鍵字。29.在MapReduce中，哪個類負責設(shè)置MapReduce作業(yè)，并在Hadoop中運行?A、Mapper類B、Reducer類C、Driver類D、Combiner類答案：C解析：Driver類負責設(shè)置MapReduce作業(yè)，并在Hadoop中運行。30.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)來源通常是()。A、單一外部系統(tǒng)B、多個外部系統(tǒng)C、內(nèi)部生成D、隨機生成答案：B解析：數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)來源于不同外部系統(tǒng)，這些數(shù)據(jù)被集成到數(shù)據(jù)倉庫中用于分析等目的，而不是單一外部系統(tǒng)、內(nèi)部生成或隨機生成。31.以下哪個命令用于移動文件?A、hadoopfs-mvB、hadoopfs-mkdirC、hadoopfs-touchzD、hadoopfs-rm答案：A解析：hadoopfs-mv將文件從源路徑移動到目標路徑。32.以下不屬于Hadoop配置文件的是()。A、hadoop-site.xmlB、hdfs-site.xmlC、mapred-site.xmlD、core-site.xml答案：A33.已知Hive的數(shù)據(jù)存儲在HDFS上，其執(zhí)行查詢時會將HiveQL轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)執(zhí)行。當執(zhí)行一個復(fù)雜的多表關(guān)聯(lián)查詢時，如果希望提高查詢效率，以下哪種方法不太合理?A、合理設(shè)計表結(jié)構(gòu)，如對經(jīng)常關(guān)聯(lián)的字段建立合適的索引(如果支持)B、根據(jù)數(shù)據(jù)特點和查詢需求，對表進行分區(qū)或分桶操作C、直接在Hive中編寫復(fù)雜的HiveQL語句，不做任何優(yōu)化，依賴Hive自動優(yōu)化執(zhí)行計劃D、調(diào)整MapReduce任務(wù)的相關(guān)參數(shù)，如增加Reduce任務(wù)的數(shù)量(在合理范圍內(nèi))答案：C解析：雖然Hive會自動優(yōu)化執(zhí)行計劃，但對于復(fù)雜的多表關(guān)聯(lián)查詢，僅依賴自動優(yōu)化往往不能達到最佳效率;合理設(shè)計表結(jié)構(gòu)建立索引(若支持)可以加速數(shù)據(jù)檢索;分區(qū)和分桶操作有助于快速定位和處理數(shù)據(jù);調(diào)整MapReduce任務(wù)參數(shù)如Reduce數(shù)量在合理范圍內(nèi)也可能提高效率。#實際案例型(根據(jù)案例場景選擇最佳方案)34.在Hive數(shù)據(jù)倉庫中，關(guān)于數(shù)據(jù)生命周期管理，以下說法正確的是()。A、數(shù)據(jù)一旦加載到Hive表中，就會一直存儲，直到手動刪除B、可以根據(jù)數(shù)據(jù)的重要性和使用頻率，設(shè)置數(shù)據(jù)的過期時間，自動清理過期數(shù)據(jù)C、Hive會自動根據(jù)數(shù)據(jù)的訪問時間，定期刪除長時間未訪問的數(shù)據(jù)D、數(shù)據(jù)生命周期管理只與數(shù)據(jù)存儲容量有關(guān)，與數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)價值無關(guān)答案：B解析：在Hive中可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求，依據(jù)數(shù)據(jù)重要性和使用頻率等設(shè)置數(shù)據(jù)過期時間，自動清理過期數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)生命周期管理;數(shù)據(jù)不是加載后就一直存儲，Hive不會自動根據(jù)訪問時間刪除未訪問數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)生命周期管理與業(yè)務(wù)價值密切相關(guān)，不僅僅是存儲容量問題。#集群資源分配與管理35.在Hive中，對一個大表(數(shù)據(jù)量達到數(shù)十億行)進行查詢操作，如果要提高查詢性能，以下哪種操作對性能提升最不明顯?A、對查詢涉及的字段建立合適的索引(如果支持)B、根據(jù)查詢條件對大表進行分區(qū)，查詢時只掃描相關(guān)分區(qū)的數(shù)據(jù)C、增加集群中DataNode的數(shù)量，但不調(diào)整其他相關(guān)配置D、優(yōu)化查詢語句，避免使用復(fù)雜的嵌套子查詢和全表掃描操作答案：C解析：增加DataNode數(shù)量本身并不一定會直接提升查詢性能，還需要考慮數(shù)據(jù)分布、網(wǎng)絡(luò)帶寬、任務(wù)調(diào)度等諸多因素，且如果不調(diào)整其他相關(guān)配置，可能無法充分利用新增節(jié)點資源;建立索引、分區(qū)表和優(yōu)化查詢語句都是針對查詢性能優(yōu)化的常見有效方法，對提升大表查詢性能有明顯作用。36.MapReduce的核心原理由哪兩個階段組成?A、Map和ReduceB、Split和MergeC、Load和StoreD、Input和Output答案：A解析：MapReduce的核心原理由Map(映射)和Reduce(規(guī)約)兩個階段組成。37.DataNode在HDFS中承擔什么角色?A、負責維護文件系統(tǒng)的namespace名稱空間B、負責具體的數(shù)據(jù)塊存儲C、管理元數(shù)據(jù)D、處理客戶端的請求答案：B解析：DataNode是HadoopHDFS中的從角色，負責具體的數(shù)據(jù)塊存儲。38.在FileInputFormat切片機制中，切片大小默認等于什么?A、minSizeB、maxSizeC、BlocksizeD、Splitsize答案：C解析：在FileInputFormat切片機制中，切片大小默認等于Blocksize。39.在Hive數(shù)據(jù)倉庫中，元數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)不可以使用()。A、MySQLB、DerbyC、OracleD、HDFS答案：D解析：Hive通常將元數(shù)據(jù)存儲在MySQL、Derby等數(shù)據(jù)庫中，HDFS是用于存儲數(shù)據(jù)文件的，不是元數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，Oracle雖然也可以作為數(shù)據(jù)庫存儲元數(shù)據(jù)，但在常見的Hive配置中使用相對較少。40.KeyValueTextInputFormat的默認分隔符是什么?A、空格B、逗號C、制表符(\t)D、換行符答案：C解析：KeyValueTextInputFormat的每一行均為一條記錄，被分隔符分割為key，value。默認分隔符是制表符(\t)。41.某互聯(lián)網(wǎng)公司有海量的用戶行為日志數(shù)據(jù)存儲在Hadoop文件系統(tǒng)中，每天的數(shù)據(jù)量達到數(shù)TB級別?，F(xiàn)在需要對這些數(shù)據(jù)進行分析，統(tǒng)計每個用戶每天的操作次數(shù)，并按照操作次數(shù)進行排序，找出操作最頻繁的前100名用戶。以下哪種Hive操作方案最適合?A、每天將新的用戶行為日志數(shù)據(jù)加載到一個普通的Hive表中，然后在查詢時使用復(fù)雜的嵌套子查詢來計算每個用戶每天的操作次數(shù)并排序B、創(chuàng)建一個外部表指向用戶行為日志數(shù)據(jù)，使用分區(qū)表按日期進行分區(qū)，然后編寫HiveQL查詢，先按用戶和日期分組計算操作次數(shù)，再排序取前100名C、將所有用戶行為日志數(shù)據(jù)一次性加載到一個內(nèi)部表中，然后使用Hive的窗口函數(shù)計算每個用戶每天的操作次數(shù)，最后排序取前100名D、先使用其他工具對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，將每天每個用戶的操作次數(shù)計算好并存儲為新文件，再將這些文件加載到Hive表中進行排序查詢答案：B解析：創(chuàng)建外部表并按日期分區(qū)，可以方便管理和快速定位每天的數(shù)據(jù)，先分組計算操作次數(shù)再排序取前100名是合理的分析流程;每天加載到普通表并使用復(fù)雜嵌套子查詢效率低且不便于管理大量數(shù)據(jù);一次性加載所有數(shù)據(jù)到內(nèi)部表對于海量數(shù)據(jù)可能存在性能問題且窗口函數(shù)對于這種大規(guī)模計算也可能效率不高;使用其他工具預(yù)處理增加了系統(tǒng)復(fù)雜性且失去了Hive直接處理大數(shù)據(jù)集的優(yōu)勢。#代碼理解型(分析代碼片段功能)42.以下不屬于YARN三大組件的是()。A、ResourceManagerB、NodeManagerC、ApplicationMasterD、HDFS答案：D解析：YARN三大組件包括ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster，HDFS不屬于YARN組件，所以答案選D。43.Hive中刪除表的語法是()。A、DROPTABLE[IFEXISTS]table_nameB、DELETETABLEtable_nameC、REMOVETABLEtable_nameD、ERASETABLEtable_name答案：A解析：Hive中使用DROPTABLE[IFEXISTS]table_name語法來刪除表，DELETEFROM用于刪除表中的數(shù)據(jù)，而REMOVETABLE和ERASETABLE不是Hive中刪除表的正確語法。44.隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，Hive在數(shù)據(jù)倉庫領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。以下關(guān)于Hive未來發(fā)展趨勢的預(yù)測中，不太可能的是:A、Hive將不斷優(yōu)化其執(zhí)行引擎，提高查詢性能，減少與傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在執(zhí)行效率上的差距B、Hive會逐漸放棄對Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的依賴，獨立發(fā)展成為一個全新的數(shù)據(jù)處理平臺C、Hive將增加更多與機器學習、人工智能相關(guān)的功能，以滿足數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域不斷增長的需求D、Hive在數(shù)據(jù)安全和隱私保護方面會不斷加強，提供更完善的安全機制答案：B解析：Hive是基于Hadoop構(gòu)建的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，其優(yōu)勢很大程度上依賴于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)，如HDFS存儲和MapReduce計算框架等，它不太可能放棄這種依賴而獨立發(fā)展;不斷優(yōu)化執(zhí)行引擎提高性能、增加與機器學習等相關(guān)功能以及加強數(shù)據(jù)安全都是符合大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展需求和趨勢的。#架構(gòu)理解型(根據(jù)架構(gòu)特點選擇操作)45.Hive的數(shù)據(jù)模型中不包括以下哪種()。A、數(shù)據(jù)庫B、視圖C、隊列D、表答案：C解析：Hive的數(shù)據(jù)模型主要包括數(shù)據(jù)庫、表(內(nèi)部表、外部表、帶分區(qū)的表、桶表)和視圖，不包括隊列。46.在MapReduce的Map階段，數(shù)據(jù)切片默認大小與哪個參數(shù)相等?A、BlocksizeB、FilesizeC、MemorybuffersizeD、Splitsize答案：A解析：默認Splitsize=Blocksize(128M)，每一個切片由一個MapTask處理。47.如何設(shè)置Map輸出鍵的類型?A、setMapOutputKeyClass()B、setOutputKeyClass()C、setKeyClass()D、setOutputValueClass()答案：A解析：setMapOutputKeyClass()方法用于設(shè)置Map階段輸出鍵值對中鍵的類型。48.MapReduce框架中，哪個類負責定義數(shù)據(jù)如何分區(qū)?A、Mapper類B、Reducer類C、Partitioner類D、Combiner類答案：C解析：Partitioner類定義了MapReduce中數(shù)據(jù)的分區(qū)規(guī)則，決定了數(shù)據(jù)如何分配到不同的Reducer任務(wù)。49.在Hive中執(zhí)行一個復(fù)雜的多表連接查詢，發(fā)現(xiàn)查詢速度很慢。以下哪種優(yōu)化策略最有可能提高查詢速度()。A、增加集群中節(jié)點的內(nèi)存容量B、對連接的表提前進行排序C、將連接操作轉(zhuǎn)換為子查詢D、合理設(shè)置MapReduce任務(wù)的參數(shù)，如調(diào)整Map和Reduce任務(wù)的數(shù)量答案：D解析：合理設(shè)置MapReduce任務(wù)參數(shù)，根據(jù)數(shù)據(jù)量和節(jié)點資源情況調(diào)整Map和Reduce任務(wù)數(shù)量，可以優(yōu)化任務(wù)執(zhí)行效率，提高查詢速度;增加內(nèi)存容量不一定能直接解決查詢慢的問題，且可能成本較高;提前排序不一定能有效優(yōu)化多表連接查詢;將連接操作轉(zhuǎn)換為子查詢可能會使查詢更復(fù)雜，不一定提高速度。#數(shù)據(jù)一致性判斷50.Hive在()模式下，只允許一個會話連接。A、內(nèi)嵌模式B、直連數(shù)據(jù)庫模式C、遠程模式D、本地模式答案：A解析：內(nèi)嵌模式使用內(nèi)嵌的Derby數(shù)據(jù)庫存儲元數(shù)據(jù)，在此模式下只允許一個會話連接，若嘗試多個會話則連接時將報錯;直連數(shù)據(jù)庫模式和遠程模式可實現(xiàn)多節(jié)點訪問元數(shù)據(jù)信息的共享。51.MapReduce程序最后輸出的結(jié)果通常都是按鍵值對進行排序的，那么排序工作發(fā)生在（）階段。A、MapB、ShuffleC、ReduceD、Combiner答案：B52.在MapReduce框架中，在Mapper和Reducer之間的Shuffle的作用是()。A、對Map的輸出結(jié)果排序B、對Map的輸出結(jié)果再次進行映射C、對中間結(jié)果進行混洗，將相同鍵的鍵值對數(shù)據(jù)進行匯集D、對中間輸出結(jié)果進行壓縮答案：C53.Hive的查詢語言是()。A、SQLB、HQLC、PythonD、Java答案：B解析：Hive基于表提供了一種類似SQL的查詢模型，稱為Hive查詢語言(HQL)，用于訪問和分析存儲在Hadoop文件中的大型數(shù)據(jù)集。54.以下哪個命令用于刪除指定的文件(只刪除非空目錄和文件)?A、hadoopfs-rmB、hadoopfs-rmdirC、hadoopfs-touchzD、hadoopfs-mkdir答案：A解析：hadoopfs-rm刪除指定的文件(只刪除非空目錄和文件)。55.在MapReduce的Reduce階段，ReduceTask會主動從哪里復(fù)制拉取屬于自己需要處理的數(shù)據(jù)?A、DataNodeB、NamenodeC、MapTaskD、Client答案：C解析：ReduceTask會主動從MapTask復(fù)制拉取屬于需要自己處理的數(shù)據(jù)。56.Hive中，要將查詢結(jié)果插入到一個新表中，新表()。A、必須已存在B、可以不存在，會自動創(chuàng)建C、不能與原表結(jié)構(gòu)相同D、必須與原表在同一數(shù)據(jù)庫中答案：B解析：在Hive中使用INSERTINTO或INSERTOVERWRITE將查詢結(jié)果插入新表時，新表可以不存在，Hive會根據(jù)查詢結(jié)果的結(jié)構(gòu)自動創(chuàng)建新表;新表可以與原表結(jié)構(gòu)相同，也不一定必須與原表在同一數(shù)據(jù)庫中。57.在HDFS上創(chuàng)建了一個錯誤的目錄/Tipdm/Spark，現(xiàn)需要刪除這個目錄，可以使用的命令是()。A、hdfsdfs-rm/Tipdm/SparkB、hdfsdfs-delete/Tipdm/SparkC、hdfsdfs-drop/Tipdm/SparkD、hdfsdfs-rmdir/Tipdm/Spark答案：D58.Hive中創(chuàng)建桶表時，CLUSTEREDBY子句指定的列用于()。A、確定桶的數(shù)量B、對數(shù)據(jù)進行排序C、計算桶的存儲位置D、選擇桶的存儲格式答案：C解析：CLUSTEREDBY子句指定的列用于對列值進行哈希計算后，除以桶的個數(shù)求余，最終決定該條記錄存放在哪個桶當中，即計算桶的存儲位置;確定桶的數(shù)量用INTOnum_bucketsBUCKETS;排序用SORTEDBY;存儲格式用STOREDAS指定。59.MapReduce的執(zhí)行流程中，哪個階段負責“合并”?A、Map階段B、Reduce階段C、Shuffle階段D、Sort階段答案：B解析：Reduce階段負責“合并”，即對Map階段的結(jié)果進行全局匯總。60.以下哪個方法不是Reducer類中的方法?A、setup()B、reduce()C、leanup()D、map()答案：D解析：Reducer類中通常包含setup()、reduce()和cleanup()方法，但不包含map()方法，map()方法是Mapper類的一部分。61.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)具有以下哪個特征()。A、易失性B、面向事務(wù)C、非集成性D、時變性答案：D解析：數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)具有時變性，包含各種粒度的歷史數(shù)據(jù)，且數(shù)據(jù)需要隨著時間更新以適應(yīng)決策需要;數(shù)據(jù)倉庫是非易失性的，數(shù)據(jù)穩(wěn)定且不會輕易改變;數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的，而非面向事務(wù);數(shù)據(jù)倉庫具有集成性，會對分布在多個系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一與綜合。62.以下哪個命令用于將文件從本地目錄上傳到分布式文件系統(tǒng)指定目錄中?A、hadoopfs-getB、hadoopfs-putC、hadoopfs-rmD、hadoopfs-du答案：B解析：hadoopfs-put將文件從本地目錄上傳到分布式文件系統(tǒng)指定目錄中。63.在Linux虛擬機下安裝Java時，使用的JDK安裝包格式為()。A、exeB、tar.gzC、msiD、rpm答案：D解析：文檔中詳細描述了在Linux虛擬機下安裝Java的過程，上傳的JDK安裝包為jdk-8u281-linux-x64.rpm，因此使用的是.rpm格式的安裝包。.exe格式通常用于Windows系統(tǒng)的安裝程序，.tar.gz格式一般是壓縮包，需要解壓后再進行安裝配置，.msi格式也是Windows系統(tǒng)下的安裝包格式，均不符合在Linux系統(tǒng)下安裝Java的要求。64.Driver類中用于創(chuàng)建Job對象的方法是?A、Job.getInstance()B、Job.create()C、Job.newInstance()D、Job.build()答案：A解析：在Driver類中，Job.getInstance()方法用于創(chuàng)建一個新的Job對象，這是設(shè)置作業(yè)屬性和提交作業(yè)的前提。65.Hive中默認的執(zhí)行引擎是()。A、MapReduceB、TezC、SparkD、自身執(zhí)行引擎答案：A解析：Hive底層執(zhí)行引擎使用的是Hadoop的MapReduce框架，雖然也可以使用Tez、Spark等執(zhí)行引擎，但默認是MapReduce。66.MapReduce框架中，哪個類負責設(shè)置作業(yè)并提交任務(wù)?A、Mapper類B、Reducer類C、Driver類D、Combiner類答案：C解析：Driver類負責設(shè)置MapReduce作業(yè)，并在Hadoop中運行，包括設(shè)置Mapper和Reducer類以及作業(yè)名，并提交任務(wù)。67.在Hive中，如果一個表中的某列數(shù)據(jù)類型為DECIMAL(10,2)，以下關(guān)于該列數(shù)據(jù)的說法正確的是()。A、該列可以存儲最多10位整數(shù)和2位小數(shù)的數(shù)值，超出范圍會自動四舍五入B、該列可以存儲任意精度的數(shù)值，10和2只是表示一種格式約定C、該列只能存儲整數(shù)，小數(shù)部分會被截斷D、該列存儲的數(shù)值總長度不能超過10位(包括小數(shù)點)答案：A解析：DECIMAL(10,2)表示該列可以存儲最多10位整數(shù)和2位小數(shù)的數(shù)值，超出范圍會根據(jù)規(guī)則(如四舍五入等)進行處理;不能存儲任意精度數(shù)值，有精度限制;不是只能存儲整數(shù);數(shù)值總長度是包括整數(shù)位、小數(shù)點和小數(shù)位共10位，而不是不超過10位(包括小數(shù)點)。#數(shù)據(jù)加載性能影響68.下列關(guān)于Hadoop的說法錯誤的是（）。A、Hadoop集群能夠部署在不同的機器上B、Hadoop集群搭建完成后，不能刪減和增加節(jié)點C、Hadoop能夠在所有節(jié)點并行地處理數(shù)據(jù)，具有高效性D、Hadoop上的應(yīng)用程序可以用C++語言編寫答案：B69.Hive中創(chuàng)建外部表時，使用的關(guān)鍵字是()。A、EXTERNALB、PARTITIONEDC、LUSTEREDD、SORTED答案：A解析：EXTERNAL關(guān)鍵字用于創(chuàng)建外部表，在建表時指定一個指向?qū)嶋H數(shù)據(jù)的路徑，不對數(shù)據(jù)位置做改變;PARTITIONED用于創(chuàng)建分區(qū)表，CLUSTERED用于將表組織成桶，SORTED用于對列排序。70.在MapReduce程序中，Reducer模塊中的自定義MaxReducer類繼承()父類。A、MapB、ReducerC、ReduceD、Partitioner答案：B71.MapReduce的執(zhí)行流程中，哪個階段負責“拆分”?A、Map階段B、Reduce階段C、Shuffle階段D、Sort階段答案：A解析：Map階段負責“拆分”，即把復(fù)雜任務(wù)分解為若干個簡單的子任務(wù)來并行處理。72.在Hive數(shù)據(jù)倉庫中，為了保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，以下哪種做法不太有效()。A、在數(shù)據(jù)加載到Hive表之前，進行數(shù)據(jù)清洗和驗證，去除無效或錯誤數(shù)據(jù)B、定期對數(shù)據(jù)進行一致性檢查，如檢查不同表之間相關(guān)數(shù)據(jù)的一致性C、只依賴Hive的內(nèi)置函數(shù)進行數(shù)據(jù)處理，不進行額外的數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控D、建立數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控指標體系，實時監(jiān)測數(shù)據(jù)質(zhì)量狀況答案：C解析：只依賴內(nèi)置函數(shù)而不進行額外的數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控無法全面保障數(shù)據(jù)質(zhì)量，數(shù)據(jù)加載前清洗驗證、定期一致性檢查和建立監(jiān)控指標體系都是有效的數(shù)據(jù)質(zhì)量保障措施。#數(shù)據(jù)可視化集成73.以下哪個命令用于將hdfs上的多個文件合并到本地文件?A、hadoopfs-getmergeB、hadoopfs-mkdirC、hadoopfs-touchzD、hadoopfs-rm答案：A解析：hadoopfs-getmerge接受一個源目錄和一個目標文件作為輸入，并且將源目錄中所有的文件連接成本地目標文件。74.在MapReduce的Driver類中，哪個對象用于存儲作業(yè)配置?A、JobB、ConfigurationC、JobConfD、Context答案：B解析：在Driver類中，Configuration對象用于存儲和處理作業(yè)的配置信息。75.下列可以下載HDFS上的/user/root/live.txt文件至Linux本地的/opt目錄下的命令是()。A、hdfsdfs-get/user/root/live.txt/opt/B、hdfsdfs-download/user/root/live.txt/opt/C、hdfsdfs-put/user/root/live.txt/opt/D、hdfsdfs-move/user/root/live.txt/opt/答案：A76.以下哪種調(diào)度器是Hadoop1.x中JobTracker原有的調(diào)度器實現(xiàn)，在YARN中保留下來的?()A、FIFOSchedulerB、CapacitySchedulerC、FairSchedulerD、以上都不是答案：A解析：FIFOScheduler是Hadoop1.x中JobTracker原有的調(diào)度器實現(xiàn)，在YARN中保留了下來，所以答案選A。77.Hive中，關(guān)于分區(qū)表和桶表的描述，正確的是()。A、分區(qū)表和桶表不能同時使用B、分區(qū)表是更細粒度的劃分，桶表是粗粒度劃分C、分區(qū)表按列值劃分，桶表按文件夾劃分D、分區(qū)表和桶表都可以提高查詢性能答案：D解析：分區(qū)表和桶表都可以通過一定方式提高查詢性能，分區(qū)表按分區(qū)字段的值對表進行劃分，桶表是對數(shù)據(jù)進行更細粒度的哈希劃分;它們可以同時使用，分區(qū)表不是更細粒度劃分(相比桶表而言)，桶表也不是按文件夾劃分(分區(qū)表才是按文件夾形式存在分區(qū))。78.在MapReduce中，Driver類的主要作用不包括以下哪項?A、指定Mapper和Reducer類B、設(shè)置作業(yè)名C、提交MapReduce作業(yè)D、處理輸入輸出數(shù)據(jù)答案：D解析：Driver類的主要作用是指定Mapper和Reducer類、設(shè)置作業(yè)名和提交MapReduce作業(yè)，而不直接處理輸入輸出數(shù)據(jù)。79.在Hive中，視圖是()。A、可更新的B、只讀的C、可刪除的D、可插入數(shù)據(jù)的答案：B解析：Hive的視圖是只讀的，依賴的基本表數(shù)據(jù)增加不會影響視圖呈現(xiàn)，但如果刪除基本表會出現(xiàn)問題，視圖本身不可更新、插入數(shù)據(jù)(雖然可以通過特殊方式間接更新，但本質(zhì)上視圖設(shè)計為只讀)，也不是專門用于刪除操作的。80.當MapReduce處理數(shù)據(jù)時，下列執(zhí)行流程正確的是()。A、Map—Shuffle—Sort—ReduceB、Shuffle—Map—Sort—ReduceC、Map—Reduce—Shuffle—SortD、Map—Sort—Shuffle—Reduce答案：A81.在Hive數(shù)據(jù)倉庫和傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(如MySQL)中，關(guān)于數(shù)據(jù)更新操作，以下說法正確的是:A、Hive和傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫都支持高效的行級數(shù)據(jù)更新操作B、Hive支持高效的行級數(shù)據(jù)更新操作，傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不支持C、傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫支持高效的行級數(shù)據(jù)更新操作，Hive默認不支持，需要額外配置且效率相對較低D、Hive和傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫都不支持數(shù)據(jù)更新操作答案：C解析：傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫如MySQL支持高效的行級數(shù)據(jù)更新操作，這是其常見功能之一;而Hive默認未開啟支持單條更新操作，若要使用更新操作需要在配置文件中添加配置，且相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫其更新操作效率較低，因為Hive主要用于大數(shù)據(jù)集的批量處理和分析。#操作步驟型(錯誤步驟分析)82.下列不能將Linux本地的/opt/a.txt文件上傳至HDFS的/user/root目錄下的命令是()。A、hdfsdfs-copyFromLocal/opt/a.txt/user/root/B、hdfsdfs-moveFromLocal/opt/a.txt/user/root/C、hdfsdfs-put/opt/a.txt/user/root/D、hdfsdfs-copyToLocal/opt/a.txt/user/root/答案：D83.在Hive中有兩個表，表A有100萬行數(shù)據(jù)，表B有10萬行數(shù)據(jù)，且兩個表都有一個共同的字段用于連接。如果要執(zhí)行一個連接查詢，以下哪種連接方式可能效率最高()。A、先對表A和表B分別進行全表掃描，然后在內(nèi)存中進行連接操作B、使用Map端連接(Map-sidejoin)，將小表B加載到內(nèi)存中與大表A進行連接C、使用Reduce端連接(Reduce-sidejoin)，通過網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)進行連接D、先將表A和表B按照連接字段進行排序，然后再進行連接答案：B解析：當一個表較小(如這里的表B)時，使用Map端連接將小表加載到內(nèi)存中與大表連接，可以減少網(wǎng)絡(luò)傳輸和Reduce階段的計算量，提高查詢效率;全表掃描然后內(nèi)存連接對于大數(shù)據(jù)量表效率低;Reduce端連接網(wǎng)絡(luò)傳輸開銷大;排序后連接不一定比Map端連接效率高，且排序本身也有開銷。#數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)演變84.僅查看集群在線節(jié)點的基本信息可以使用()命令。A、hdfsdfsadmin-reportB、hdfsdfsadmin-report-liveC、hdfsdfsadmin-report-deadD、hdfsdfsadmin-report-decommissioning答案：B85.在Hive中，下列關(guān)于桶表的描述錯誤的是()。A、桶表可以提高查詢處理效率B、桶表是針對某一列進行組織的C、桶表的分區(qū)是以文件夾的形式存在D、桶表可以使取樣更高效答案：C解析：桶表是更為細粒度的數(shù)據(jù)范圍劃分，針對某一列進行桶的組織，能獲得更高的查詢處理效率且使取樣更高效;而分區(qū)表的分區(qū)是以文件夾的形式存在，C選項描述的是分區(qū)表的特征，不是桶表。86.配置本地YUM源時，需要將CentOS-Media.repo文件中的baseurl的值修改為()。A、/centos/7/os/x86_64/B、file:///media/C、/7.8.2003/os/x86_64/D、/centos/7/os/x86_64/答案：B解析：在配置本地YUM源的操作步驟中，明確說明要將CentOS-Media.repo文件中的baseurl的值修改為file:///media/，以便從本地媒體(如掛載的光盤鏡像)獲取軟件包。其他選項的URL地址不符合本地YUM源配置的要求，分別指向了阿里云鏡像、CentOS官方Vault倉庫和FTP鏡像等不同的源地址。87.MapReduce中的Driver類通常包含哪個方法?A、map()B、reduce()C、main()D、partition()答案：C解析：Driver類通常包含main()方法，這是MapReduce程序的入口點，用于初始化設(shè)置并提交作業(yè)。88.Hive采用客戶端/服務(wù)器(Client/Server，C/S)模式，其元數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫中(如MySQL或Derby)。在一個多用戶的環(huán)境中，如果要確保元數(shù)據(jù)的一致性和高效訪問，以下哪種做法是正確的?A、所有用戶都使用內(nèi)嵌模式(使用內(nèi)嵌的Derby數(shù)據(jù)庫)，這樣每個用戶都有獨立的元數(shù)據(jù)存儲，互不干擾B、使用直連數(shù)據(jù)庫模式(如連接到MySQL)，但不對元數(shù)據(jù)進行任何管理和優(yōu)化，依賴Hive自動處理并發(fā)訪問C、選擇遠程模式，將元數(shù)據(jù)服務(wù)作為單獨的服務(wù)啟動，確保所有用戶通過統(tǒng)一的元數(shù)據(jù)服務(wù)訪問元數(shù)據(jù)，并對元數(shù)據(jù)服務(wù)進行適當?shù)呐渲煤蛢?yōu)化D、隨機選擇一種模式，因為Hive的三種模式在多用戶環(huán)境下對元數(shù)據(jù)的處理沒有太大區(qū)別答案：C解析：遠程模式將元數(shù)據(jù)服務(wù)獨立啟動，便于統(tǒng)一管理和優(yōu)化，能確保多用戶環(huán)境下元數(shù)據(jù)的一致性和高效訪問;內(nèi)嵌模式只允許一個會話連接，不適合多用戶環(huán)境;直連數(shù)據(jù)庫模式雖然可共享元數(shù)據(jù)，但不進行管理和優(yōu)化可能導致并發(fā)訪問問題;三種模式在多用戶環(huán)境下對元數(shù)據(jù)處理有明顯區(qū)別，不能隨機選擇。#性能影響型(分析操作對性能的影響)89.在Hive中，當創(chuàng)建一個分區(qū)表并加載數(shù)據(jù)后，數(shù)據(jù)在HDFS上的存儲布局是()。A、所有數(shù)據(jù)存儲在一個文件中，分區(qū)信息存儲在元數(shù)據(jù)中B、每個分區(qū)對應(yīng)一個文件夾，數(shù)據(jù)文件存儲在相應(yīng)分區(qū)文件夾下C、數(shù)據(jù)隨機分布在HDFS上，分區(qū)信息通過索引指向數(shù)據(jù)位置D、數(shù)據(jù)按照行存儲在不同的文件中，分區(qū)字段作為文件名的一部分答案：B解析：Hive分區(qū)表在HDFS上的存儲布局是每個分區(qū)對應(yīng)一個文件夾，數(shù)據(jù)文件存儲在相應(yīng)分區(qū)文件夾下，這樣便于根據(jù)分區(qū)快速定位和管理數(shù)據(jù);不是所有數(shù)據(jù)在一個文件，也不是隨機分布或按行存儲且分區(qū)字段作文件名一部分。#數(shù)據(jù)類型特性應(yīng)用90.在一個多用戶使用Hive的Hadoop集群環(huán)境中，為了保證每個用戶任務(wù)的公平執(zhí)行，以下哪種資源分配策略較好()。A、為每個用戶固定分配相同數(shù)量的CPU和內(nèi)存資源，不考慮任務(wù)需求B、根據(jù)用戶的優(yōu)先級，為高優(yōu)先級用戶分配更多資源，低優(yōu)先級用戶分配較少資源C、采用動態(tài)資源分配策略，根據(jù)任務(wù)的實際需求動態(tài)分配CPU和內(nèi)存資源D、隨機分配資源，讓用戶任務(wù)競爭資源答案：C解析：動態(tài)資源分配策略可以根據(jù)任務(wù)實際需求動態(tài)調(diào)整資源分配，既能保證公平性，又能提高資源利用率;固定分配相同資源不靈活，可能導致資源浪費或任務(wù)饑餓;僅根據(jù)優(yōu)先級分配可能忽視任務(wù)實際需求;隨機分配不利于任務(wù)公平執(zhí)行和資源有效利用。#數(shù)據(jù)質(zhì)量保障91.在Hive中，創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫時若不指定LOCATION，默認存儲在()路徑下。A、/user/hive/warehouse/db_name.db/B、/hive/database/C、/tmp/hive/D、/user/hive/data/答案：A解析：默認情況下，Hive創(chuàng)建的數(shù)據(jù)庫存儲在/user/hive/warehouse/db_name.db/路徑下，其他選項不是默認存儲路徑。92.在Hive中有兩張表，用戶表(user_table)包含用戶ID(user_id)、用戶名(user_name)等字段，訂單表(order_table)包含訂單ID(order_id)、用戶ID(user_id)、訂單金額(order_amount)等字段。要查詢每個用戶的總訂單金額，以下哪種HiveQL語句是正確的?A、SELECTuser_name,SUM(order_amount)FROMuser_tableJOINorder_tableONuser_table.user_id=order_table.user_idGROUPBYuser_nameB、SELECTuser_id,SUM(order_amount)FROMuser_tableJOINorder_tableGROUPBYuser_idC、SELECTuser_name,order_amountFROMuser_tableJOINorder_tableONuser_table.user_id=order_table.user_idD、SELECTuser_id,MAX(order_amount)FROMuser_tableJOINorder_tableONuser_table.user_id=order_table.user_idGROUPBYuser_id答案：A解析：要查詢每個用戶的總訂單金額，需要通過用戶ID將用戶表和訂單表進行關(guān)聯(lián)(使用JOINON條件)，然后根據(jù)用戶名進行分組(GROUPBYuser_name)，并計算每個用戶的訂單金額總和(SUM(order_amount));B選項沒有正確關(guān)聯(lián)條件且分組字段不準確;C選項沒有計算總金額;D選項計算的是每個用戶的最大訂單金額，而不是總金額。#原理應(yīng)用型(基于Hive原理選擇操作)93.上傳一個大小為500MB的文件dattxt到Hadoop集群上，這個文件會占用HDFS數(shù)據(jù)塊的個數(shù)是（）。A、1個B、3個C、4個D、5個答案：C94.以下哪個不是FileInputFormat的接口實現(xiàn)類?A、TextInputFormatB、KeyValueTextInputFormatC、NLineInputFormatD、CustomInputFormat答案：D解析：CustomInputFormat不是FileInputFormat的接口實現(xiàn)類，而是用戶可以自定義的InputFormat類。95.OutputFormat主要用于描述什么?A、輸入數(shù)據(jù)的格式B、輸出數(shù)據(jù)的格式C、計算邏輯的格式D、文件系統(tǒng)的格式答案：B解析：OutputFormat主要用于描述輸出數(shù)據(jù)的格式，它能夠?qū)⒂脩籼峁┑?6.設(shè)置虛擬機固定IP時，需要將網(wǎng)絡(luò)配置文件ifcfg-ens33中的BOOTPROTO的值修改為()。A、dhcpB、noneC、bootpD、static答案：D解析：當要為虛擬機設(shè)置固定IP時，應(yīng)將BOOTPROTO的值修改為static，這樣才能手動配置IP地址、子網(wǎng)掩碼等網(wǎng)絡(luò)信息。而dhcp是通過動態(tài)主機配置協(xié)議獲取地址，none表示不使用任何協(xié)議，bootp是使用引導程序協(xié)議獲取地址，均不符合固定IP設(shè)置的要求。97.GenericOptionsParser的作用是什么?A、解析命令行參數(shù)B、設(shè)置Mapper類C、設(shè)置作業(yè)名稱D、設(shè)置輸入輸出路徑答案：A解析：GenericOptionsParser用于解析命令行參數(shù)，它可以幫助Driver類解析出Hadoop的通用選項和作業(yè)特定的參數(shù)。98.在Hive數(shù)據(jù)倉庫運行過程中，為了監(jiān)控其性能，以下哪個指標不太重要()。A、Hive查詢的執(zhí)行時間B、Hive表的數(shù)據(jù)存儲容量C、MapReduce任務(wù)的資源利用率(如CPU、內(nèi)存使用情況)D、數(shù)據(jù)加載到Hive表的速度答案：B解析：Hive查詢執(zhí)行時間、MapReduce任務(wù)資源利用率和數(shù)據(jù)加載速度都直接反映了Hive數(shù)據(jù)倉庫的性能表現(xiàn)，而表的數(shù)據(jù)存儲容量本身并不直接體現(xiàn)性能狀況(雖然可能間接影響性能，但相對其他指標不是關(guān)鍵性能監(jiān)控指標)。99.在Hive數(shù)據(jù)倉庫中，為了保護用戶隱私，以下哪種方法不太合適()。A、對敏感數(shù)據(jù)列進行加密存儲B、限制用戶對敏感數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限，通過授權(quán)機制實現(xiàn)C、在查詢結(jié)果中直接顯示用戶的敏感信息(如身份證號碼)，但告知用戶注意保密D、定期備份數(shù)據(jù)，防止數(shù)據(jù)丟失導致隱私泄露答案：C解析：在查詢結(jié)果中直接顯示敏感信息是違反隱私保護原則的，即使告知用戶注意保密也不能有效保護隱私;加密存儲敏感數(shù)據(jù)列、限制訪問權(quán)限和定期備份數(shù)據(jù)都是保護隱私和數(shù)據(jù)安全的合理方法。#數(shù)據(jù)生命周期管理100.Reducer類在MapReduce中的作用是什么?A、讀取輸入數(shù)據(jù)B、處理Mapper輸出的中間數(shù)據(jù)C、合并最終結(jié)果D、設(shè)置MapReduce作業(yè)答案：B解析：Reducer類負責處理Mapper輸出的中間數(shù)據(jù)，并生成最終輸出結(jié)果，然后存儲到HDFS中。101.以下哪個命令用于在HDFS上創(chuàng)建一個0字節(jié)的文件?A、hadoopfs-touchzB、hadoopfs-mkdirC、hadoopfs-catD、hadoopfs-ls答案：A解析：hadoopfs-touchz用于在指定目錄創(chuàng)建大小為0的新文件。102.數(shù)據(jù)倉庫的目的是構(gòu)建面向()的集成化數(shù)據(jù)環(huán)境，分析結(jié)果為企業(yè)提供決策支持。A、操作B、分析C、存儲D、傳輸答案：B解析：數(shù)據(jù)倉庫的目的是構(gòu)建面向分析的集成化數(shù)據(jù)環(huán)境，用于存儲、分析、報告數(shù)據(jù)，其分析結(jié)果為企業(yè)提供決策支持，而不是面向操作、存儲或傳輸。103.在驅(qū)動類中，需要使用()方法設(shè)置輸出數(shù)據(jù)的格式。A、setJarByClass()B、setOutputKeyValueClass()C、setInputFormatClass()D、setOutputFormatClass()答案：D104.Hive中查詢語句中，用于指定查詢條件的是()。A、FROMB、WHEREC、GROUPBYD、ORDERBY答案：B解析：WHERE關(guān)鍵字在查詢語句中用于指定查詢條件，F(xiàn)ROM指定查詢的表，GROUPBY用于分組，ORDERBY用于排序。105.在MapReduce程序中，Mapper類中的方法有()。A、startup()、map()、end()B、startup()、run()、end()C、setup()、end()、map()D、setup()、map()、cleanup()答案：D106.使用Hadoop官方的示例程序包hadoop-mapreduce-exles-3.1.4.jar中的wordcount模塊，對HDFS上的/opt/data.txt文件進行單詞計數(shù)，將結(jié)果保存至HDFS的/Tipdm/Hadoop目錄下，下列命令正確的是()。A、hadoopjar\$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-exles-3.1.4.jarWordcount/opt/data.txt/Tipdm/Hadoop/B、hadoopdfs\$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-exles-3.1.4.jarWordcount/opt/data.txt/Tipdm/Hadoop/C、hdfs-jar\$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-exles-3.1.4.jarWordcount/opt/data.txt/Tipdm/Hadoop/D、hdfsdfs\$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-exles-3.1.4.jarWordcount/opt/data.txt/Tipdm/Hadoop/答案：A107.以下哪個命令用于查看文件內(nèi)容?A、hadoopfs-catB、hadoopfs-mkdirC、hadoopfs-touchzD、hadoopfs-rm答案：A解析：hadoopfs-cat查看文件內(nèi)容。108.在Hive中，關(guān)于分區(qū)表的描述正確的是()。A、分區(qū)表的分區(qū)是以文件的形式存在B、分區(qū)表的分區(qū)字段存放實際的數(shù)據(jù)內(nèi)容C、分區(qū)表可以提高查詢效率D、分區(qū)表不可以進行嵌套分區(qū)答案：C解析：分區(qū)表是按照屬性在目錄層面給文件更好的管理，對應(yīng)一個在HDFS上的獨立文件夾，通過分區(qū)可以加快數(shù)據(jù)分片的查詢速度;分區(qū)表的分區(qū)是以字段的形式在表結(jié)構(gòu)中存在，該字段不存放實際數(shù)據(jù)內(nèi)容;分區(qū)表可以進行單分區(qū)和多分區(qū)(嵌套分區(qū))。109.在CentOS7.8的Linux系統(tǒng)中，使用()命令可以查看某個虛擬機的IP地址。A、servicenetworkrestartB、ipaddrC、servicenetworkstartD、Ip答案：B110.Hive中復(fù)制表的語法中，LIKE關(guān)鍵字的作用是()。A、復(fù)制表結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)B、僅復(fù)制表結(jié)構(gòu)C、復(fù)制表數(shù)據(jù)D、復(fù)制表結(jié)構(gòu)并修改數(shù)據(jù)答案：B解析：LIKE關(guān)鍵字在Hive復(fù)制表語法中用以聲明用戶復(fù)制現(xiàn)有的表結(jié)構(gòu)，但不復(fù)制數(shù)據(jù)，如CREATE[TEMPRORARY][EXTERNAL]TABLE[IFNOTEXISTS][db_name.]table_nameLIKEexisting_table_or_view_name[LOCATIONhdfs_path]。111.Apache版本YARN默認使用的調(diào)度器是()。A、FIFOSchedulerB、CapacitySchedulerC、FairSchedulerD、以上都不是答案：B解析：Apache版本YARN默認使用CapacityScheduler，所以答案選B。112.在Hive中，使用()命令可以查看表的詳細結(jié)構(gòu)信息。A、SHOWTABLESB、DESCTABLEC、DESCRIBEEXTENDEDTABLED、SHOWSTRUCTURETABLE答案：C解析：DESCRIBEEXTENDEDTABLE可以查看表的詳細結(jié)構(gòu)信息，包括列信息、分區(qū)信息等;SHOWTABLES用于查看數(shù)據(jù)庫中的表列表;DESCTABLE(或DESCRIBETABLE)只能查看基本列信息，沒有EXTENDED詳細;SHOWSTRUCTURETABLE不是Hive中的正確命令。113.在MapReduce中，Combiner的作用是什么?A、精簡壓縮傳給Reduce的數(shù)據(jù)B、增加Map輸出的數(shù)據(jù)量C、減少Map階段的計算D、提高Reduce階段的計算復(fù)雜度答案：A解析：Combiner的作用是當Map生成的數(shù)據(jù)過大時，可以精簡壓縮傳給Reduce的數(shù)據(jù)。114.以下哪個命令用于獲取源文件，并且以文本格式輸出該文件?A、hadoopfs-textB、hadoopfs-mkdirC、hadoopfs-touchzD、hadoopfs-rm答案：A解析：hadoopfs-text獲取源文件，并且以文本格式輸出該文件。115.如何設(shè)置作業(yè)的輸出路徑?A、setOutputPath()B、addOutputPath()C、FileOutputFormat.setOutputPath()D、setOutputFormat()答案：C解析：FileOutputFormat.setOutputPath()方法用于設(shè)置作業(yè)的輸出路徑，這是指定Reduce階段輸出結(jié)果存放位置的方法。116.如果輸入?yún)?shù)不足，Driver類會執(zhí)行什么操作?A、繼續(xù)執(zhí)行B、輸出錯誤信息并退出C、拋出異常D、忽略參數(shù)不足的問題答案：B解析：如果輸入?yún)?shù)不足，Driver類會輸出錯誤信息到System.err并調(diào)用System.exit(2)退出程序。117.Hive中，下列哪種數(shù)據(jù)類型不能用于創(chuàng)建表的列()。A、INTB、STRINGC、ARRAYD、OBJECT答案：D解析：Hive支持INT、STRING、ARRAY等數(shù)據(jù)類型用于創(chuàng)建表的列，但OBJECT不是Hive中用于表列定義的常見數(shù)據(jù)類型。118.使用()命令可以在HDFS上創(chuàng)建一個/Tipdm/Hadoop目錄。A、hdfsdfs-mkdir/Tipdm/HadoopB、hdfsdfsmkdir-C/Tipdm/HadoopC、hdfsdfs-mkdir-p/Tipdm/HadoopD、hdfsdfsmkdir/Tipdm/Hadoop答案：C119.Hadoop3.x的HDFS的監(jiān)控服務(wù)，默認是通過NameNode的()端口訪問的。A、9000B、8088C、8020D、9870答案：D120.在Hive中，查詢語句中使用DISTINCT關(guān)鍵字的作用是()。A、對查詢結(jié)果進行排序B、去除查詢結(jié)果中的重復(fù)行C、選擇特定列進行查詢D、限制查詢結(jié)果數(shù)量答案：B解析：DISTINCT關(guān)鍵字用于去除查詢結(jié)果中的重復(fù)行，而不是排序、選擇特定列(選擇特定列用列名指定)或限制查詢結(jié)果數(shù)量(限制數(shù)量用LIMIT關(guān)鍵字)。121.以下哪個類不是WritableComparable接口的實現(xiàn)類?A、IntWritableB、TextC、NullWritableD、Serializable答案：D解析：WritableComparable接口的實現(xiàn)類包括IntWritable、Text、NullWritable等，不包括Serializable。122.Hive中加載數(shù)據(jù)到表時，若使用OVERWRITE關(guān)鍵字，()。A、會在原有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上追加新數(shù)據(jù)B、會覆蓋原有數(shù)據(jù)C、會跳過已存在的數(shù)據(jù)D、會刪除表結(jié)構(gòu)重新創(chuàng)建答案：B解析：OVERWRITE關(guān)鍵字在Hive數(shù)據(jù)加載時會覆蓋原有數(shù)據(jù)，而不是追加、跳過或刪除表結(jié)構(gòu)重新創(chuàng)建。123.在Hive數(shù)據(jù)倉庫中，以下哪種數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)策略不太合理()。A、定期對Hive表數(shù)據(jù)進行全量備份到HDFS的其他目錄B、只備份元數(shù)據(jù)，不備份數(shù)據(jù)文件，認為數(shù)據(jù)文件可以隨時重新生成C、采用增量備份方式，只備份新增或修改的數(shù)據(jù)D、制定備份計劃，定期進行備份測試，確?；謴?fù)操作的有效性答案：B解析：只備份元數(shù)據(jù)而不備份數(shù)據(jù)文件是不合理的，一旦數(shù)據(jù)文件丟失或損壞，可能無法重新生成或恢復(fù)成本極高;全量備份、增量備份以及制定備份計劃并測試都是合理的數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)策略。#數(shù)據(jù)倉庫性能監(jiān)控124.Hive利用()存儲數(shù)據(jù)。A、本地文件系統(tǒng)B、HDFSC、MySQLD、erby答案：B解析：Hive利用Hadoop的分布式文件系統(tǒng)(HDFS)存儲數(shù)據(jù)，這是其存儲數(shù)據(jù)的基本方式，而不是本地文件系統(tǒng)、MySQL或Derby(雖然元數(shù)據(jù)可存儲在Derby或MySQL中，但數(shù)據(jù)存儲在HDFS)。125.在Hive中，要計算一個表中某列數(shù)據(jù)的移動平均值(即當前行及前幾行數(shù)據(jù)的平均值)，應(yīng)該使用以下哪種方式()。A、自定義UDF(用戶定義函數(shù))來實現(xiàn)移動平均計算B、使用內(nèi)置的聚合函數(shù)結(jié)合窗口函數(shù)來實現(xiàn)C、將數(shù)據(jù)導出到其他工具(如Python環(huán)境)計算移動平均值后再導入HiveD、Hive不支持計算移動平均值答案：B解析：Hive可以使用內(nèi)置的聚合函數(shù)結(jié)合窗口函數(shù)來計算移動平均值，這種方式在Hive環(huán)境內(nèi)高效且方便;雖然也可以自定義UDF實現(xiàn)，但相對復(fù)雜;導出到其他工具計算再導入增加了操作復(fù)雜性;Hive是支持計算移動平均值的。#數(shù)據(jù)存儲布局理解126.Hive中使用()語句可以添加或刪除表的分區(qū)。A、LTERTABLEB、DROPTABLEC、REATETABLED、MODIFYTABLE答案：A解析：使用ALTERTABLEADDPARTITION向表中添加分區(qū)，ALTERTABLEDROPPARTITION刪除表的分區(qū);DROPTABLE用于刪除整個表;CREATETABLE用于創(chuàng)建表;MODIFYTABLE不是Hive中用于添加或刪除分區(qū)的語法。127.當在Job類中設(shè)置輸出鍵值對格式時，如果Mapper模塊的輸出鍵值對格式與Reducer模塊的輸出鍵值對格式一致，那么下列說法正確的是()。A、job.setOutputKeyClass()與job.setOutputValueClass()可以不進行設(shè)置B、job.setMapOutputKeyClass()與job.setMapOutputValueClass()可以不進行設(shè)置C、job.setReduceOutputKeyClass()與job.setReduceOutputValueClass()可以不進行設(shè)置D、以上都不能省略答案：B128.Hive中修改表名稱的語法是()。A、LTERTABLEtable_nameRENAMEnew_table_nameB、ALTERTABLEtable_nameCHANGENAMEnew_table_nameC、ALTERTABLEtable_nameRENAMETOnew_table_nameD、ALTERTABLEtable_nameMODIFYNAMEnew_table_name答案：C解析：通過ALTERTABLEtable_nameRENAMETOnew_table_name語句可以將表的名稱更改為其他名稱，其他選項語法均不正確。129.如何設(shè)置作業(yè)使用的Java類?A、setJarByClass()B、setMapperClass()C、setReducerClass()D、setJobName()答案：A解析：setJarByClass()方法用于指定作業(yè)使用的Java類，這通常是包含Driver類的類。130.在MapReduce中，哪個類負責將Map的輸出結(jié)果進行合并處理?A、Mapper類B、Reducer類C、ombiner類D、Partitioner類答案：C解析：Combiner類繼承自Reducer，它的任務(wù)是在Map輸出結(jié)果傳遞給Reduce之前進行合并或計算，以精簡數(shù)據(jù)。131.MapReduce是一種什么類型的計算框架?A、集中式計算B、分布式計算C、云計算D、邊緣計算答案：B解析：MapReduce是一種編程模型和處理大量數(shù)據(jù)的分布式計算框架。132.使用Xmanager遠程連接Linux虛擬機前，需要修改VMwareWorkstation的虛擬網(wǎng)絡(luò)，將VMnet8的子網(wǎng)IP修改為()。A、B、C、D、答案：B解析：文檔中明確指出在使用Xmanager遠程連接前，要將VMware的虛擬網(wǎng)絡(luò)VMnet8的子網(wǎng)IP修改為，以確保虛擬機處于同一子網(wǎng)內(nèi)，便于遠程連接和后續(xù)的Hadoop集群配置。其他選項的IP地址不符合文檔中的設(shè)置要求。133.在HDFS讀數(shù)據(jù)機制中，客戶端首先向哪個節(jié)點請求下載文件的元數(shù)據(jù)?A、DataNodeB、SecondaryNameNodeC、NamenodeD、所有DataNode同時請求答案：C解析：客戶端首先向NameNode請求下載文件的元數(shù)據(jù)。134.Hive中創(chuàng)建內(nèi)部表時，若數(shù)據(jù)文件已存在于指定路徑，()。A、會報錯B、直接使用該文件數(shù)據(jù)C、會將數(shù)據(jù)文件移動到默認路徑D、會復(fù)制一份數(shù)據(jù)文件到默認路徑答案：B解析：Hive創(chuàng)建內(nèi)部表時，若指定路徑有數(shù)據(jù)文件，會直接使用該文件數(shù)據(jù)，而不是報錯、移動或復(fù)制數(shù)據(jù)文件到默認路徑(除非有特殊配置或操作)。135.以下哪個命令用于統(tǒng)計某個路徑下的目錄，文件及字節(jié)數(shù)?A、hadoopfs-countB、hadoopfs-mkdirC、hadoopfs-touchzD、hadoopfs-rm答案：A解析：hadoopfs-count統(tǒng)計某個路徑下的目錄，文件及字節(jié)數(shù)。136.MapReduce不適合哪種類型的計算?A、并行計算B、實時計算C、離線處理D、流式計算答案：B解析：MapReduce不擅長實時計算，因為它無法在毫秒或秒級內(nèi)返回結(jié)果。137.在Hadoop序列化中，位于org.apache.hadoop.io包中的哪個接口是Hadoop序列化格式的實現(xiàn)?A、Serializable接口B、Writable接口C、omparable接口D、Cloneable接口答案：B解析：在Hadoop中，位于org.apache.hadoop.io包中的Writable接口是Hadoop序列化格式的實現(xiàn)。138.在YARN中，負責給應(yīng)用分配資源的是()。A、ResourceManagerB、NodeManagerC、ApplicationMasterD、Scheduler答案：D解析：在YARN中，負責給應(yīng)用分配資源的是Scheduler，它是ResourceManager的核心組件之一，所以答案選D。139.下列關(guān)于YUM命令的options選項說法錯誤的是()。A、-h:顯示幫助信息B、-y:對所有的提問都回答“yes”C、-c:指定配置文件D、-d:刪除文件答案：D140.Hive將HQL轉(zhuǎn)換為()程序來執(zhí)行查詢分析。A、JavaB、PythonC、MapReduceD、C++答案：C解析：Hive核心是將HQL轉(zhuǎn)換為MapReduce程序，然后將程序提交到Hadoop群集執(zhí)行，不是轉(zhuǎn)換為Java、Python或C++程序。141.如何設(shè)置Map輸出值的類型?A、setMapOutputValueClass()B、setOutputKeyClass()C、setOutputValueClass()D、setValueClass()答案：A解析：setMapOutputValueClass()方法用于設(shè)置Map階段輸出鍵值對中值的類型。142.在HDFS寫數(shù)據(jù)機制中，第三個副本通常放在哪里?A、隨機選擇一個DataNodeB、與第一個副本位于相同機架，隨機節(jié)點C、與第一個副本在同一節(jié)點上D、位于不同機架，隨機節(jié)點答案：D解析：第三個副本位于不同機架，隨機節(jié)點。143.在Hive數(shù)據(jù)倉庫中，有一個外部表和一個內(nèi)部表關(guān)聯(lián)查詢。如果外部表的數(shù)據(jù)文件在外部被修改，以下關(guān)于查詢結(jié)果的說法正確的是()。A、查詢結(jié)果始終保持一致，不受外部表數(shù)據(jù)文件修改影響B(tài)、下次查詢時，查詢結(jié)果會自動更新反映外部表數(shù)據(jù)文件的修改C、查詢結(jié)果可能會不一致，需要手動刷新元數(shù)據(jù)或重新加載外部表數(shù)據(jù)才能保證結(jié)果準確D、Hive不支持外部表和內(nèi)部表的關(guān)聯(lián)查詢答案：C解析：外部表數(shù)據(jù)文件在外部修改后，Hive元數(shù)據(jù)不會自動感知到變化，查詢結(jié)果可能會不一致，需要手動采取措施如刷新元數(shù)據(jù)或重新加載外部表數(shù)據(jù);查詢結(jié)果會受影響，不會始終一致;不會自動更新結(jié)果;Hive支持外部表和內(nèi)部表關(guān)聯(lián)查詢。#函數(shù)應(yīng)用場景144.在Hive的分區(qū)表中，分區(qū)字段的作用是()。A、存儲實際數(shù)據(jù)內(nèi)容B、提高數(shù)據(jù)存儲安全性C、便于數(shù)據(jù)查詢時快速定位D、控制數(shù)據(jù)寫入權(quán)限答案：C解析：分區(qū)字段在Hive分區(qū)表中的主要作用是便于數(shù)據(jù)查詢時快速定位到特定分區(qū)的數(shù)據(jù)，提高查詢效率，它不存儲實際數(shù)據(jù)內(nèi)容、不提高存儲安全性也不控制數(shù)據(jù)寫入權(quán)限。145.在CentOS7.8的Linux系統(tǒng)中，ifcfg-ens33配置文件的BOOTPROTO的值設(shè)置為dhcp時表示()。A、設(shè)置網(wǎng)卡綁定時通過動態(tài)主機配置協(xié)議的方法獲得IP地址B、設(shè)置網(wǎng)卡綁定時不使用任何協(xié)議C、設(shè)置網(wǎng)卡綁定時通過引導協(xié)議的方法獲得IP地址D、設(shè)置網(wǎng)卡綁定時使用靜態(tài)協(xié)議，此時IP地址需要自行設(shè)置答案：A146.在Hadoop配置文件中，用于配置HDFS文件系統(tǒng)的NameNode端口的是()。A、core-site.xml中的fs.defaultFSB、hadoop-env.sh中的JAVA_HOMEC、mapred-site.xml中的D、yarn-site.xml中的yarn.resourcemanager.hostname答案：A解析：core-site.xml是Hadoop的核心配置文件，其中的fs.defaultFS屬性用于配置Hadoop的HDFS文件系統(tǒng)的NameNode端口，這是Hadoop集群正常運行的關(guān)鍵配置之一。hadoop-env.sh中的JAVA_HOME主要用于指定JDK的安裝目錄，為Hadoop運行提供Java環(huán)境;mapred-site.xml中的用于指定MapReduce框架的運