安徽理工大學(xué)hadoop的試卷及答案

安徽理工大學(xué)hadoop的試卷及答案一、選擇題（每題2分，共20分）1.Hadoop是一個(gè)由（）開(kāi)發(fā)的開(kāi)源框架。A.GoogleB.ApacheC.IBMD.Oracle答案：B2.Hadoop的核心是（）。A.HBaseB.HiveC.MapReduceD.YARN答案：C3.Hadoop的文件系統(tǒng)是（）。A.HDFSB.NFSC.GFSD.XFS答案：A4.Hadoop的MapReduce編程模型中，Map階段的主要任務(wù)是（）。A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)排序C.數(shù)據(jù)合并D.數(shù)據(jù)劃分答案：A5.Hadoop的YARN是（）的縮寫(xiě)。A.YetAnotherResourceNegotiatorB.YetAnotherResourceManagerC.YetAnotherResourceNegotiatorD.YetAnotherResourceScheduler答案：B6.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的組件是（）。A.HBaseB.HiveC.PigD.Flume答案：B7.Hadoop的HDFS設(shè)計(jì)用于（）。A.單機(jī)存儲(chǔ)B.網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)C.磁盤(pán)存儲(chǔ)D.內(nèi)存存儲(chǔ)答案：B8.Hadoop的MapReduce編程模型中，Reduce階段的主要任務(wù)是（）。A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)排序C.數(shù)據(jù)合并D.數(shù)據(jù)劃分答案：C9.Hadoop的HDFS中，NameNode的主要作用是（）。A.存儲(chǔ)數(shù)據(jù)B.管理文件系統(tǒng)的命名空間C.執(zhí)行數(shù)據(jù)塊的復(fù)制D.存儲(chǔ)元數(shù)據(jù)答案：B10.Hadoop的MapReduce編程模型中，Shuffle和Sort階段的主要任務(wù)是（）。A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)排序C.數(shù)據(jù)合并D.數(shù)據(jù)劃分答案：B二、填空題（每題2分，共20分）1.Hadoop是一個(gè)由Apache基金會(huì)開(kāi)發(fā)的開(kāi)源______框架，用于______和______大數(shù)據(jù)。答案：分布式存儲(chǔ)；分布式處理2.Hadoop的核心組件包括______、______和______。答案：HDFS；MapReduce；YARN3.Hadoop的HDFS是一個(gè)高度可靠的系統(tǒng)，設(shè)計(jì)用于在______硬件上運(yùn)行。答案：廉價(jià)4.Hadoop的MapReduce編程模型中，Map階段的主要任務(wù)是______，而Reduce階段的主要任務(wù)是______。答案：數(shù)據(jù)清洗；數(shù)據(jù)合并5.Hadoop的YARN負(fù)責(zé)______和______。答案：資源管理；作業(yè)調(diào)度6.Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中，______是一個(gè)高級(jí)的MapReduce編程語(yǔ)言，用于簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)流的編寫(xiě)。答案：Pig7.Hadoop的HDFS中，______負(fù)責(zé)存儲(chǔ)文件系統(tǒng)的命名空間和控制對(duì)文件的訪問(wèn)。答案：NameNode8.Hadoop的MapReduce編程模型中，Shuffle和Sort階段的主要任務(wù)是______。答案：數(shù)據(jù)排序9.Hadoop的HDFS中，______負(fù)責(zé)存儲(chǔ)實(shí)際的數(shù)據(jù)。答案：DataNode10.Hadoop的MapReduce編程模型中，______階段的主要任務(wù)是將Map階段的輸出結(jié)果進(jìn)行合并和排序。答案：Reduce三、簡(jiǎn)答題（每題10分，共30分）1.請(qǐng)簡(jiǎn)述Hadoop的HDFS的架構(gòu)特點(diǎn)。答案：Hadoop的HDFS是一個(gè)分布式文件系統(tǒng)，其架構(gòu)特點(diǎn)包括：-高度容錯(cuò)：HDFS能夠自動(dòng)保存數(shù)據(jù)的多個(gè)副本，通常為三份，以應(yīng)對(duì)硬件故障。-高吞吐量：HDFS優(yōu)化了大規(guī)模數(shù)據(jù)集的訪問(wèn)，適合批量處理大數(shù)據(jù)。-適合大規(guī)模數(shù)據(jù)集：HDFS設(shè)計(jì)用于存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)集，適合大規(guī)模分布式計(jì)算。-移動(dòng)計(jì)算而非數(shù)據(jù)：HDFS將計(jì)算移動(dòng)到數(shù)據(jù)所在位置，而不是移動(dòng)數(shù)據(jù)到計(jì)算所在位置。2.請(qǐng)簡(jiǎn)述Hadoop的MapReduce編程模型的主要階段。答案：Hadoop的MapReduce編程模型的主要階段包括：-Map階段：在這個(gè)階段，輸入數(shù)據(jù)被分割成多個(gè)獨(dú)立的片段，每個(gè)片段由Map任務(wù)處理，生成中間鍵值對(duì)。-Shuffle和Sort階段：Map階段的輸出被收集并排序，為Reduce階段準(zhǔn)備。-Reduce階段：在這個(gè)階段，排序后的中間鍵值對(duì)被傳遞給Reduce任務(wù)，Reduce任務(wù)合并具有相同鍵的值，生成最終結(jié)果。3.請(qǐng)簡(jiǎn)述Hadoop的YARN的主要功能。答案：Hadoop的YARN的主要功能包括：-資源管理：YARN負(fù)責(zé)管理集群的資源，包括內(nèi)存和CPU。-作業(yè)調(diào)度：YARN負(fù)責(zé)調(diào)度作業(yè)，決定哪些作業(yè)應(yīng)該在集群的哪些節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行。-任務(wù)監(jiān)控：YARN監(jiān)控任務(wù)的執(zhí)行，確保任務(wù)按照預(yù)期完成。-容錯(cuò)處理：YARN能夠處理節(jié)點(diǎn)故障，確保作業(yè)能夠在出現(xiàn)故障時(shí)繼續(xù)執(zhí)行。四、編程題（每題15分，共30分）1.請(qǐng)編寫(xiě)一個(gè)MapReduce程序，計(jì)算給定文本文件中每個(gè)單詞的出現(xiàn)次數(shù)。答案：```javaimportorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;importjava.io.IOException;publicclassWordCount{publicstaticclassTokenizerMapperextendsMapper<Object,Text,Text,IntWritable>{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);privateTextword=newText();publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{StringTokenizeritr=newStringTokenizer(value.toString());while(itr.hasMoreTokens()){word.set(itr.nextToken());context.write(word,one);}}}publicstaticclassIntSumReducerextendsReducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{privateIntWritableresult=newIntWritable();publicvoidreduce(Textkey,Iterable<IntWritable>values,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{intsum=0;for(IntWritableval:values){sum+=val.get();}result.set(sum);context.write(key,result);}}publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{Configurationconf=newConfiguration();Jobjob=Job.getInstance(conf,"wordcount");job.setJarByClass(WordCount.class);job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);job.setReducerClass(IntSumReducer.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(IntWritable.class);FileInputFormat.addInputPath(job,newPath(args[0]));FileOutputFormat.setOutputPath(job,newPath(args[1]));System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);}}```2.請(qǐng)編寫(xiě)一個(gè)Hadoop的HDFS文件復(fù)制程序，將一個(gè)文件從一個(gè)目錄復(fù)制到另一個(gè)目錄。答案：```javaimportorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.FileSystem;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importjava.io.IOException;import.URI;publicclassHdfsFileCopy{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsIOException{if(args.length!=2){System.err.println("Usage:HdfsFileCopy<source><destination>");System.exit(2);}Configurationconf=newConfiguration();FileSystemfs=FileSystem.get(URI.create(args[0]),conf);Pathsrc=newPath(arg