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大数据开发工程师面试题精练试题精析

面试问答题（共20题）

第一题

请简述Hadoop生态系统中的HDFS、MapReduce和YARN的核心作用，并说明它们如何协同工作以处理大规模数据集。

答案

Hadoop生态系统中的HDFS、MapReduce和YARN是三大核心组件，分别承担数据存储、计算处理和资源管理的功能，协同工作以实现大规模数据集的可靠存储和高效计算。具体如下：

HDFS（HadoopDistributedFileSystem，Hadoop分布式文件系统）

核心作用：

HDFS是Hadoop的分布式存储基础，专为大规模数据集设计，具有高容错性、高吞吐量和适合“一次写入，多次读取”的特点。

存储结构：采用主从架构（Master-Slave），包括一个NameNode（元数据管理）和多个DataNode（数据块存储）。NameNode管理文件系统的命名空间（如文件目录结构、文件块映射等），DataNode负责存储实际的数据块（默认128MB/块）。

核心特性：

数据块副本机制（默认3副本），确保数据可靠性；

流式数据访问，适合高吞吐量场景（如日志分析、ETL）；

跨节点存储，支持PB级数据扩展。

MapReduce

核心作用：

MapReduce是Hadoop的分布式计算框架，用于并行处理存储在HDFS中的大规模数据集。其核心思想是“分而治之”，将计算任务拆分为Map（映射）和Reduce（规约）两个阶段。

工作流程：

Map阶段：输入数据被切分成多个Split，每个Split由一个MapTask处理，输出键值对（Key-Value）；

Shuffle阶段：对Map输出的Key-Value进行分区、排序、分组，并将相同Key的数据发送到同一个ReduceTask；

Reduce阶段：ReduceTask接收分组后的数据，进行聚合计算，最终输出结果。

核心特性：

自动并行化任务调度，隐藏分布式计算细节；

容错性：Task失败时自动重试；

适合批处理场景，但实时性较差。

YARN（YetAnotherResourceNegotiator，资源调度器）

核心作用：

YARN是Hadoop的资源管理框架，负责集群资源的统一管理和调度，为上层计算框架（如MapReduce、Spark、Flink等）提供资源分配和任务监控能力。

架构组成：

ResourceManager（RM）：集群资源总管，负责全局资源分配和调度策略；

NodeManager（NM）：单节点资源管家，负责监控节点资源（CPU、内存）并执行Task；

ApplicationMaster（AM）：每个应用程序的“管家”，负责向RM申请资源、与NM协作启动Task，并监控任务进度。

核心特性：

支持多种计算框架（如MapReduce、Spark）共享集群资源；

弹性资源调度，提高集群资源利用率；

容错性：AM失败时RM会重启AM，恢复任务执行。

三者协同工作流程

以一个典型的MapReduce任务为例，协同流程如下：

数据存储：用户将待处理的大规模数据上传至HDFS，数据被切分成多个Block并存储在不同DataNode上。

资源申请：用户提交MapReduce任务到YARN的ResourceManager，RM根据集群资源情况，为任务分配一个Container（资源容器），并启动ApplicationMaster。

任务调度：AM向RM申请资源（MapTask和ReduceTask所需的CPU、内存），RM将资源分配信息返回给AM，AM与NodeManager协作，在对应节点上启动MapTask。

Map阶段：MapTask从HDFS读取数据块，进行计算并输出中间结果（Shuffle阶段后，中间结果被写入HDFS或本地磁盘）。

Reduce阶段：AM启动ReduceTask，从MapTask节点拉取中间数据，进行聚合计算后，将最终结果写入HDFS。

任务完成：AM向RM注册任务完成，释放资源，用户从HDFS获取计算结果。

解析

本题旨在考察候选人对Hadoop核心组件的理解深度，重点在于：

组件定位：明确HDFS（存储）、MapReduce（计算）、YARN（资源管理）的分工，避免混淆；

核心功能：需简述各组件的关键特性（如HDFS的副本机制、MapReduce的分而治之、YARN的资源调度架构）；

协同逻辑：强调三者如何通过“数据存储→资源申请→任务执行→结果输出”的流程形成完整闭环，体现Hadoop“存储计算分离”的设计思想。

常见误区：

混淆HDFS和MapReduce的职责（如认为MapReduce负责数据存储）；

忽略YARN的资源调度作用，误认为MapReduce直接管理集群资源；

未说明