Hadoop试题试题库完整

1. 以下哪一项不属于Hadoop可以运行的模式___C___。

A. 单机（本地）模式

B. 伪分布式模式

C. 互联模式

D. 分布式模式

2. Hadoop的作者是下面哪一位__B____。

A. Martin Fowler

B. Doug cutting

C. Kent Beck

D. Grace Hopper

3. 下列哪个程序通常与 NameNode 在同一个节点启动__D___。

A. TaskTracker

B. DataNode

C. SecondaryNameNode

D. Jobtracker

4. HDFS 默认 Block Size的大小是___B___。

A.32MB

B.64MB

C.128MB

D.256M

5. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈____C__。

A. CPU

B. 网络

C. 磁盘IO

D. 内存

6. 下列关于MapReduce说法不正确的是_____C_。

A. MapReduce是一种计算框架

B. MapReduce来源于google的学术论文

C. MapReduce程序只能用java语言编写

D. MapReduce隐藏了并行计算的细节，方便使用

8. HDFS是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，具有高容错、高可靠性、高可扩展性、高吞吐率等特征，适合的读写任务是 __D____。

A．一次写入，少次读

B．多次写入，少次读

C．多次写入，多次读

D．一次写入，多次读

9. HBase依靠__A____存储底层数据。

A. HDFS

B. Hadoop

C. Memory

D. MapReduce

10. HBase依赖___D___提供强大的计算能力。

A. Zookeeper

B. Chubby

C. RPC

D. MapReduce

11. HBase依赖___A___提供消息通信机制

A. Zookeeper

B. Chubby

C. RPC

D. Socket

12. 下面与HDFS类似的框架是___C____？

A. NTFS

B. FAT32

C. GFS

D. EXT3

13. 关于 SecondaryNameNode 下面哪项是正确的___C___。

A. 它是 NameNode 的热备

B. 它对内存没有要求

C. 它的目的是帮助 NameNode 合并编辑日志，减少 NameNode 启动时间

D. SecondaryNameNode 应与 NameNode 部署到一个节点

14. 大数据的特点不包括下面哪一项___D___。

A. 巨大的数据量

B. 多结构化数据

C. 增长速度快

D. 价值密度高

HBase测试题

1. HBase来源于哪一项？ C

A The Google File System

B MapReduce

C BigTable

D Chubby

2. 下面对HBase的描述哪些是正确的？ B、C、D

A 不是开源的

B 是面向列的

C 是分布式的

D 是一种NoSQL数据库

3. HBase依靠（）存储底层数据 A

A HDFS

B Hadoop

C Memory

D MapReduce

4. HBase依赖（）提供消息通信机制 A

A Zookeeper

B Chubby

C RPC

D Socket

5. HBase依赖（）提供强大的计算能力 D

A Zookeeper

B Chubby

C RPC

D MapReduce

6. MapReduce与HBase的关系，哪些描述是正确的？ B、C

A 两者不可或缺，MapReduce是HBase可以正常运行的保证

B 两者不是强关联关系，没有MapReduce，HBase可以正常运行

C MapReduce可以直接访问HBase

D 它们之间没有任何关系

7. 下面哪些选项正确描述了HBase的特性？ A、B、C、D

A 高可靠性

B 高性能

C 面向列

D可伸缩

8. 下面与Zookeeper类似的框架是？D

A Protobuf

C Kafka

D Chubby

9. 下面与HDFS类似的框架是？C

A NTFS

B FAT32

C GFS

D EXT3

10. 下面哪些概念是HBase框架中使用的？A、C

A HDFS

B GridFS

C Zookeeper

D EXT3

第二部分：HBase核心知识点

11. LSM含义是？A

A 日志结构合并树

B 二叉树

C 平衡二叉树

D 基于日志结构的合并树

12. 下面对LSM结构描述正确的是？ A、C

A 顺序存储

B 直接写硬盘

C 需要将数据Flush到磁盘

D 是一种搜索平衡树

13. LSM更能保证哪种操作的性能？B

A 读

B 写

C 随机读

D 合并

14. LSM的读操作和写操作是独立的？A

A 是。

B 否。

C LSM并不区分读和写

D LSM中读写是同一种操作

15. LSM结构的数据首先存储在（）。 B

A 硬盘上

C 磁盘阵列中

D 闪存中

16 HFile数据格式中的Data字段用于（）。A

A 存储实际的KeyValue数据

B 存储数据的起点

C 指定字段的长度

D 存储数据块的起点

17 HFile数据格式中的MetaIndex字段用于（）。D

A Meta块的长度

B Meta块的结束点

C Meta块数据内容

D Meta块的起始点

18 HFile数据格式中的Magic字段用于（）。A

A 存储随机数，防止数据损坏

B 存储数据的起点

C 存储数据块的起点

D 指定字段的长度

19 HFile数据格式中的KeyValue数据格式，下列选项描述正确的是（）。A、D

A 是byte[]数组

B 没有固定的结构

C 数据的大小是定长的

D 有固定的结构

20 HFile数据格式中的KeyValue数据格式中Value部分是（）。C

A 拥有复杂结构的字符串

B 字符串

C 二进制数据

D 压缩数据

第三部分：HBase高级应用介绍

31 HBase中的批量加载底层使用（）实现。A

A MapReduce

B Hive

C Coprocessor

D Bloom Filter

32. HBase性能优化包含下面的哪些选项？A、B、C、D

A 读优化

B 写优化

C 配置优化

33. Rowkey设计的原则，下列哪些选项的描述是正确的？A、B、C

A 尽量保证越短越好

B 可以使用汉字

C 可以使用字符串

D 本身是无序的

34. HBase构建二级索引的实现方式有哪些？ A、B

A MapReduce

B Coprocessor

C Bloom Filter

D Filter

35. 关于HBase二级索引的描述，哪些是正确的？A、B

A 核心是倒排表

B 二级索引概念是对应Rowkey这个“一级”索引

C 二级索引使用平衡二叉树

D 二级索引使用LSM结构

36. 下列关于Bloom Filter的描述正确的是？A、C

A 是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数

B 没有误算率

C 有一定的误算率

D 可以在Bloom Filter中删除元素

第四部分：HBase安装、部署、启动

37. HBase官方版本可以安装在什么操作系统上？A、B、C

A CentOS

B Ubuntu

C RedHat

D Windows

38. HBase虚拟分布式模式需要（）个节点？A

A 1

B 2

C 3

D 最少3个

39. HBase分布式模式最好需要（）个节点？C

A 1

B 2

C 3

D 最少

关于hadoop的选择题

1、Doug Cutting所创立的项目的名称都受到其家人的启发，以下项目不是由他创立的项目是

A． Hadoop

B． Nutch

C． Lucene

D． Solr

答案：D

2、配置Hadoop时，JAVA_HOME包含在哪一个配置文件中

A． hadoop-default.xml

B． hadoop-env.sh

C． hadoop-site.xml

D． configuration.xsl

答案：B

知识点：hadoop配置

3、Hadoop配置文件中，hadoop-site.xml显示覆盖hadoop-default.xml里的内容。在版本0.20中，hadoop-site.xml被分离成三个XML文件，不包括

A． conf-site.xml

B． mapred-site.xml

C． core-site.xml

D． hdfs-site.xml

答案：A

知识点：hadoop配置

4、HDFS默认的当前工作目录是/user/$USER，https://www.sodocs.net/doc/724077506.html,的值需要在哪个配置文件内说明

A. mapred-site.xml

B. core-site.xml

C. hdfs-site.xml

D. 以上均不是

答案：B

知识点：hadoop配置

5、关于Hadoop单机模式和伪分布式模式的说法，正确的是

A．两者都起守护进程，且守护进程运行在一台机器上

B．单机模式不使用HDFS，但加载守护进程

C．两者都不与守护进程交互，避免复杂性

D．后者比前者增加了HDFS输入输出以及可检查内存使用情况

答案：D

知识点：hadoop配置

6、下列关于Hadoop API的说法错误的是

A． Hadoop的文件API不是通用的，只用于HDFS文件系统

B． Configuration类的默认实例化方法是以HDFS系统的资源配置为基础的C． FileStatus对象存储文件和目录的元数据

D． FSDataInputStream是java.io.DataInputStream的子类

答案：A

//HDFS

7、HDFS的NameNode负责管理文件系统的命名空间，将所有的文件和文件夹的元数据保存在一个文件系统树中，这些信息也会在硬盘上保存成以下文件：A．日志

B．命名空间镜像

C．两者都是

答案：C

知识点：

8、HDFS的namenode保存了一个文件包括哪些数据块，分布在哪些数据节点上，这些信息也存储在硬盘上。

A．正确

B．错误

答案：B

知识点：在系统启动的时候从数据节点收集而成的

9、Secondary namenode就是namenode出现问题时的备用节点

A．正确

B．错误

答案：B

知识点：它和元数据节点负责不同的事情。其主要功能就是周期性将元数据节点的命名空间镜像文件和修改日志合并，以防日志文件过大。合并过后的命名空间镜像文件也在Secondary namenode保存了一份，以防namenode失败的时候，可以恢复。

10、出现在datanode的VERSION文件格式中但不出现在namenode的VERSION 文件格式中的是

A. namespaceID

B. storageID

C. storageType

D. layoutVersion

答案：B

知识点：其他三项是公有的。layoutVersion是一个负整数，保存了HDFS的持续化在硬盘上的数据结构的格式版本号；namespaceID是文件系统的唯一标识符，是在文件系统初次格式化时生成的；storageType表示此文件夹中保存的是数据节点的类型

11、Client在HDFS上进行文件写入时，namenode根据文件大小和配置情况，返

回部分datanode信息，谁负责将文件划分为多个Block，根据DataNode的地址信息，按顺序写入到每一个DataNode块

A． Client

B． Namenode

C． Datanode

D． Secondary namenode

答案：A

知识点：HDFS文件写入

12、HDFS的是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，默认的最基本的存储单位是64M，具有高容错、高可靠性、高可扩展性、高吞吐率等特征，适合的读写任务是

A．一次写入，少次读写

B．多次写入，少次读写

C．一次写入，多次读写

D．多次写入，多次读写

答案：C

知识点：HDFS特性

13、HDFS无法高效存储大量小文件，想让它能处理好小文件，比较可行的改进策略不包括

A．利用SequenceFile、MapFile、Har等方式归档小文件

B．多Master设计

C． Block大小适当调小

D．调大namenode内存或将文件系统元数据存到硬盘里

答案：D

知识点：HDFS特性

14、关于HDFS的文件写入，正确的是

A．支持多用户对同一文件的写操作

B．用户可以在文件任意位置进行修改

C．默认将文件块复制成三份存放

D．复制的文件块默认都存在同一机架上

答案：C

知识点：在HDFS的一个文件中只有一个写入者，而且写操作只能在文件末尾完成，即只能执行追加操作。默认三份文件块两块在同一机架上，另一份存放在其他机架上。

15、Hadoop fs中的-get和-put命令操作对象是

A．文件

B．目录

C．两者都是

答案：C

知识点：HDFS命令

16、Namenode在启动时自动进入安全模式，在安全模式阶段，说法错误的是A．安全模式目的是在系统启动时检查各个DataNode上数据块的有效性B．根据策略对数据块进行必要的复制或删除

C．当数据块最小百分比数满足的最小副本数条件时，会自动退出安全模式D．文件系统允许有修改

答案：D

知识点：HDFS安全模式

//MapReduce

17、MapReduce框架提供了一种序列化键/值对的方法，支持这种序列化的类能够在Map和Reduce过程中充当键或值，以下说法错误的是

A．实现Writable接口的类是值

B．实现WritableComparable接口的类可以是值或键

C． Hadoop的基本类型Text并不实现WritableComparable接口

D．键和值的数据类型可以超出Hadoop自身支持的基本类型

答案：C

18、以下四个Hadoop预定义的Mapper实现类的描述错误的是

A． IdentityMapper实现Mapper，将输入直接映射到输出B． InverseMapper实现Mapper，反转键/值对

C． RegexMapper实现Mapper，为每个常规表达式的匹配项生成一个(match, 1)对

D． TokenCountMapper实现Mapper，当输入的值为分词时，生成(taken, 1)对

答案：B

知识点：InverseMapper实现Mapper

19、下列关于HDFS为存储MapReduce并行切分和处理的数据做的设计，错误的是

A． FSDataInputStream扩展了DataInputStream以支持随机读

B．为实现细粒度并行，输入分片(Input Split)应该越小越好

C．一台机器可能被指派从输入文件的任意位置开始处理一个分片

D．输入分片是一种记录的逻辑划分，而HDFS数据块是对输入数据的物理分割答案：B

知识点：每个分片不能太小，否则启动与停止各个分片处理所需的开销将占很大一部分执行时间

20、针对每行数据内容为”Timestamp Url”的数据文件，在用JobConf对象conf 设置conf.setInputFormat(WhichInputFormat.class)来读取这个文件时，WhichInputFormat应该为以下的

A． TextInputFormat

B． KeyValueTextInputFormat

C． SequenceFileInputFormat

D． NLineInputFormat

答案：B

知识点：四项主要的InputFormat类。KeyValueTextInputFormat以每行第一个分隔符为界，分隔符前为key，之后为value，默认制表符为\t

21、有关MapReduce的输入输出，说法错误的是

A．链接多个MapReduce作业时，序列文件是首选格式

B． FileInputFormat中实现的getSplits()可以把输入数据划分为分片，分片数目和大小任意定义

C．想完全禁止输出，可以使用NullOutputFormat

D．每个reduce需将它的输出写入自己的文件中，输出无需分片

答案：B

知识点：分片数目在numSplits中限定，分片大小必须大于mapred.min.size 个字节，但小于文件系统的块

22、Hadoop Streaming支持脚本语言编写简单MapReduce程序，以下是一个例子：

bin/hadoop jar contrib/streaming/hadoop-0.20-streaming.jar

—input input/filename

—output output

—mapper ‘dosth.py 5’

—file dosth.py

—D mapred.reduce.tasks=1

23、以下说法不正确的是

A． Hadoop Streaming使用Unix中的流与程序交互

B． Hadoop Streaming允许我们使用任何可执行脚本语言处理数据流

C．采用脚本语言时必须遵从UNIX的标准输入STDIN，并输出到STDOUT D． Reduce没有设定，上述命令运行会出现问题

答案：D

知识点：没有设定特殊的reducer，默认使用IdentityReducer

24、在高阶数据处理中，往往无法把整个流程写在单个MapReduce作业中，下列关于链接MapReduce作业的说法，不正确的是

A．Job和JobControl类可以管理非线性作业之间的依赖

B．ChainMapper和ChainReducer类可以用来简化数据预处理和后处理的构成C．使用ChainReducer时，每个mapper和reducer对象都有一个本地JobConf 对象

D．ChainReducer.addMapper()方法中，一般对键/值对发送设置成值传递，性能好且安全性高

答案：D

知识点：ChainReducer.addMapper()方法中，值传递安全性高，引用传递性能高

25、下面哪个程序负责 HDFS 数据存储。答案C datanode

a)NameNode

b)Jobtracker

c)Datanode

d)secondaryNameNode

e)tasktracker

26. HDfS 中的 block 默认保存几份？答案A默认3分

a)3 份

b)2 份

c)1 份

d)不确定

27. 下列哪个程序通常与 NameNode 在一个节点启动？答案D

a)SecondaryNameNode

b)DataNode

c)TaskTracker

d)Jobtracker

28. Hadoop 作者答案C Doug cutting

a)Martin Fowler

b)Kent Beck

c)Doug cutting

29. HDFS 默认 Block Size 答案：B

a)32MB

b)64MB

c)128MB

30、下列哪项通常是集群的最主要瓶颈：答案：C磁盘

a)CPU

b)网络

c)磁盘IO

d)内存

31. 关于 SecondaryNameNode 哪项是正确的？答案C

a)它是 NameNode 的热备

b)它对内存没有要求

c)它的目的是帮助 NameNode 合并编辑日志，减少 NameNode 启动时间

d)SecondaryNameNode 应与 NameNode 部署到一个节点。

多选题：

1. 下列哪项可以作为集群的管理？答案：ABD

a)Puppet

b)Pdsh

c)Cloudera Manager

d)Zookeeper

2. 配置机架感知的下面哪项正确：答案ABC

a)如果一个机架出问题，不会影响数据读写

b)写入数据的时候会写到不同机架的 DataNode 中

c)MapReduce 会根据机架获取离自己比较近的网络数据

3. Client 端上传文件的时候下列哪项正确？答案B

a)数据经过 NameNode 传递给 DataNode

b)Client 端将文件切分为 Block，依次上传

c)Client 只上传数据到一台 DataNode，然后由 NameNode 负责 Block 复制工作

4. 下列哪个是 Hadoop 运行的模式：答案ABC

a)单机版

b)伪分布式

c)分布式

5. Cloudera 提供哪几种安装 CDH 的方法？答案：ABCD

a)Cloudera manager

b)Tarball

c)Yum

d)Rpm

判断题：

1. Ganglia 不仅可以进行监控，也可以进行告警。（正确）

2. Block Size 是不可以修改的。（错误）

3. Nagios 不可以监控 Hadoop 集群，因为它不提供 Hadoop 支持。（错误）

4. 如果 NameNode 意外终止，SecondaryNameNode 会接替它使集群继续工作。（错误）

5. Cloudera CDH 是需要付费使用的。（错误）

6. Hadoop 是 Java 开发的，所以 MapReduce 只支持 Java 语言编写。（错误）

7. Hadoop 支持数据的随机读写。（错）

8. NameNode 负责管理 metadata，client 端每次读写请求，它都会从磁盘中读

取或则会写入 metadata 信息并反馈 client 端。（错误）

9. Hadoop 自身具有严格的权限管理和安全措施保障集群正常运行。（错误）

10. Slave 节点要存储数据，所以它的磁盘越大越好。（错误）

11. hadoop dfsadmin –report 命令用于检测 HDFS 损坏块。（错误）

12. Hadoop 默认调度器策略为 FIFO（正确）

13. 集群内每个节点都应该配 RAID，这样避免单磁盘损坏，影响整个节点运行。（错误）

14.因为 HDFS 有多个副本，所以 NameNode 是不存在单点问题的。（错误）

15. 每个 map 槽就是一个线程。（错误）

16. Mapreduce 的 input split 就是一个 block。（错误）

17. DataNode 首次加入 cluster 的时候，如果 log 中报告不兼容文件版本，那需要 NameNode执行“Hadoop namenode -format”操作格式化磁盘。（错误）18. NameNode 的 Web UI 端口是 50030，它通过 jetty 启动的 Web 服务。（错误）

19. Hadoop 环境变量中的 HADOOP_HEAPSIZE 用于设置所有 Hadoop 守护线程

Hadoop大数据平台架构与实践--基础篇

Hadoop大数据平台架构与实践--基础篇 大数据时代已经到来，越来越多的行业面临着大量数据需要存储以及分析的挑战。Hadoop，作为一个开源的分布式并行处理平台，以其高扩展、高效率、高可靠等优点，得到越来越广泛的应用。 本课旨在培养理解Hadoop的架构设计以及掌握Hadoop的运用能力。 导师简介 Kit_Ren，博士，某高校副教授，实战经验丰富，曾担任过大型互联网公司的技术顾问，目前与几位志同道合的好友共同创业，开发大数据平台。 课程须知 本课程需要童鞋们提前掌握Linux的操作以及Java开发的相关知识。对相关内容不熟悉的童鞋，可以先去《Linux达人养成计划Ⅰ》以及《Java入门第一季》进行修炼～～ 你能学到什么？ 1、Google的大数据技术 2、Hadoop的架构设计 3、Hadoop的使用 4、Hadoop的配置与管理 大纲一览 第1章初识Hadoop 本章讲述课程大纲，授课内容，授课目标、预备知识等等，介绍Hadoop的前世今生，功能与优势 第2章 Hadoop安装 本章通过案例的方式，介绍Hadoop的安装过程，以及如何管理和配置Hadoop 第3章 Hadoop的核心-HDFS简介 本章重点讲解Hadoop的组成部分HDFS的体系结构、读写流程，系统特点和HDFS

的使用。 第4章 Hadoop的核心-MapReduce原理与实现 本章介绍MapReduce的原理，MapReduce的运行流程，最后介绍一个经典的示例WordCount 第5章开发Hadoop应用程序 本章介绍在Hadoop下开发应用程序，涉及多个典型应用，包括数据去重，数据排序和字符串查找。 课程地址：https://www.sodocs.net/doc/724077506.html,/view/391

Hadoop大数据平台介绍

Hadoop是什么 Apache Hadoop is an open source software framework for storage and large scale processing of data-sets on clusters of commodity hardware

Hadoop名字的由来 Hadoop was created by Doug Cutting and Mike Cafarella in 2005 Named the project after son's toy elephant

从移动数据到移动算法

Hadoop的核心设计理念?可扩展性 ?可靠性

相对于传统的BI 架构转变 数据仓库电子表格 视觉化工 具 数据挖掘集成开发工具 数据集市 企业应用工具 传统文件日志社交& 网络遗留系 统结构化 非结构化 音视频数据应用非关系型数据库内存数据库NO SQL 应用 Nod e Nod e Nod e Hadoop * Web Apps MashUps 导出/导入INSIGHTS 消费Create Map 存储/计算实时数据处理通道（Spark,Storm)数据交换平台数据存储计算平台数据访问 层Kafka Flume Goldengat e Shareplex ..传感器传感器

hadoop 的适用场景 小数据+ 小计算量OLTP 业务系统：ERP/CRM/EDA 大数据+ 小计算量如全文检索，传统的ETL 小数据+大计算量D a t a Compute 数据 计算 实时性

Hadoop大数据平台-测试报告及成功案例

Hadoop大数据平台测试报告及成功案例

目录 1技术规范书应答书 ................................. 错误！未定义书签。2技术方案建议 ......................................... 错误！未定义书签。3测试及验收 ............................................. 错误！未定义书签。4项目实施与管理 ..................................... 错误！未定义书签。5人员资质与管理 ..................................... 错误！未定义书签。6技术支持及保修 ..................................... 错误！未定义书签。7附录 ......................................................... 错误！未定义书签。

1.1 大数据平台测试报告 1.1.1某银行Cloudera CDH 性能测试测试 某银行现有HODS在支撑行内业务方面已经遇到瓶颈。希望通过搭建基于Hadoop 的历史数据平台(新HODS)，以提升平台运行效率及数据覆盖面，支撑未来大数据应用，满足未来业务发展需求。本次POC测试的主要目的是验证Hadoop商业发行版(EDH) 是否可以满足某银行HODS应用特点，主要考察点包括： ?验证产品本身的易用性、可扩展性，主要涉及集群的部署、运维、监控、升级等； ?验证产品对安全性的支持，包括认证、授权、审计三大方面； ?验证产品对资源分配的控制与调度； ?验证Hadoop基本功能，包括可靠性、稳定性、故障恢复等； ?验证Hadoop子系统(包括HDFS、HBase、Hive、Impala等) 的性能、使用模式、设计思想、迁移代价等。 1.1.1.1基础设施描述 1.1.1.1.1硬件配置 硬件配置分为两类：管理节点(master node) 与计算节点(worker node)。 管理节点配置(2) CPU Intel? Xeon? E5-2650 v3 2.3GHz,25M Cache,9.60GT/s QPI,Turbo,HT,10C/20T (105W) Max Mem 2133MHz (40 vcore) 内存16GB RDIMM, 2133MT/s, Dual Rank, x4 Data Width (128GB) 网络Intel X520 DP 10Gb DA/SFP+ Server Adapter, with SR Optics

基于Hadoop的大数据平台实施——整体架构设计

基于Hadoop的大数据平台实施——整体架构设计大数据的热度在持续的升温，继云计算之后大数据成为又一大众所追捧的新星。我们暂不去讨论大数据到底是否适用于您的公司或组织，至少在互联网上已经被吹嘘成无所不能的超级战舰。好像一夜之间我们就从互联网时代跳跃进了大数据时代!关于到底什么是大数据，说真的，到目前为止就和云计算一样，让我总觉得像是在看电影《云图》——云里雾里的感觉。或许那些正在向你推销大数据产品的公司会对您描绘一幅乌托邦似的美丽画面，但是您至少要保持清醒的头脑，认真仔细的慎问一下自己，我们公司真的需要大数据吗? 做为一家第三方支付公司，数据的确是公司最最重要的核心资产。由于公司成立不久，随着业务的迅速发展，交易数据呈几何级增加，随之而来的是系统的不堪重负。业务部门、领导、甚至是集团老总整天嚷嚷的要报表、要分析、要提升竞争力。而研发部门能做的唯一事情就是执行一条一条复杂到自己都难以想象的SQL语句，紧接着系统开始罢工，内存溢出，宕机........简直就是噩梦。OMG!please release me!!! 其实数据部门的压力可以说是常人难以想象的，为了把所有离散的数据汇总成有价值的报告，可能会需要几个星期的时间或是更长。这显然和业务部门要求的快速响应理念是格格不入的。俗话说，工欲善其事，必先利其器。我们也该鸟枪换炮了......。 网上有一大堆文章描述着大数据的种种好处，也有一大群人不厌其烦的说着自己对大数据的种种体验，不过我想问一句，到底有多少人多少组织真的在做大数据?实际的效果又如何?真的给公司带来价值了?是否可以将价值量化?关于这些问题，好像没看到有多少评论会涉及，可能是大数据太新了(其实底层的概念并非新事物，老酒装新瓶罢了)，以至于人们还沉浸在各种美妙的YY中。 做为一名严谨的技术人员，在经过短暂盲目的崇拜之后，应该快速的进入落地应用的研究中，这也是踩着“云彩”的架构师和骑着自行车的架构师的本质区别。说了一些牢骚话，

Hadoop大数据平台-建设要求及应答方案

Hadoop大数据平台建设要求及应答方案

目录 2技术规范书应答书 (2) 2.1业务功能需求 (4) 2.1.1系统管理架构 (4) 2.1.2数据管理 (12) 2.1.3数据管控 (26) 2.1.4数据分析与挖掘 (27) 2.2技术要求 (30) 2.2.1总体要求 (30) 2.2.2总体架构 (31) 2.2.3运行环境要求 (32) 2.2.4客户端要求 (35) 2.2.5数据要求 (36) 2.2.6集成要求 (36) 2.2.7运维要求 (37) 2.2.8性能要求 (49) 2.2.9扩展性要求 (50) 2.2.10可靠性和可用性要求 (52) 2.2.11开放性和兼容性要求 (57) 2.2.12安全性要求 (59)

1大数据平台技术规范要求 高度集成的Hadoop平台：一个整体的数据存储和计算平台，无缝集成了基于Hadoop 的大量生态工具，不同业务可以集中在一个平台内完成，而不需要在处理系统间移动数据；用廉价的PC服务器架构统一的存储平台，能存储PB级海量数据。并且数据种类可以是结构化，半结构化及非结构化数据。存储的技术有SQL及NoSQL，并且NoSQL能提供企业级的安全方案。CDH提供统一的资源调度平台，能够利用最新的资源调度平台YARN分配集群中CPU,内存等资源的调度，充分利用集群资源； 多样的数据分析平台–能够针对不用的业务类型提供不同的计算框架，比如针对批处理的MapReduce计算框架；针对交互式查询的Impala MPP查询引擎；针对内存及流计算的Spark框架；针对机器学习，数据挖掘等业务的训练测试模型；针对全文检索的Solr搜索引擎 项目中所涉及的软件包括： ?Hadoop软件（包括而不限于Hadoop核心） ?数据采集层：Apache Flume, Apache Sqoop ?平台管理：Zookeeper, YARN ?安全管理：Apache Sentry ?数据存储：HDFS, HBase, Parquet ?数据处理：MapReduce, Impala, Spark ?开发套件：Apache Hue, Kite SDK ?关系型数据库系统：SAP HANA企业版 ?ETL工具：SAP Data Services 数据管控系统的二次开发量如下： ?主数据管理功能 通过二次开发的方式实现主数据管理功能，并集成甲方已有的主数据管理系统。

部署Hadoop大数据平台部署Hadoop平台

课题：项目3 部署Hadoop大数据平台第2部分部署Hadoop平台课次：第7次教学目标及要求： （1）任务1 JDK的安装配置（熟练掌握） （2）任务2部署Hadoop（熟练掌握） （3）任务3 理解启动Hadoop（熟练掌握） 教学重点： （1）任务1 JDK的安装配置 （2）任务2 部署Hadoop （3）任务3 启动Hadoop 教学难点： （1）任务2 部署Hadoop （2）任务3 启动Hadoop 思政主题： 旁批栏： 教学步骤及内容： 1.课程引入 2.本次课学习内容、重难点及学习要求介绍 （1）任务1 JDK的安装配置 （2）任务2 部署Hadoop （3）任务3 启动Hadoop 3.本次课的教学内容 （1）任务1 JDK的安装配置（熟练掌握） Hadoop的不同版本与JDK的版本存在兼容性问题，所有必须选择对应 版本的JDK进行安装，表中列出了Hadoop和JDK兼容表。我们通过测试 使用Hadoop3.0.0 和JDK1.8。 安装JDK我们使用JDK包安装的方式。首先我们新建JDK的安装目录 /opt/bigddata。操作步骤为：//定位opt目录【操作新建目录/opt/bigdata】

[root@master /]# cd /opt/ //在opt目录下新建bigdata文件夹 [root@master /]# mkdir bigdata //查看opt目录下文件夹是否存在 [root@master /]# ls bigdata [root@master /]# Jdk解压安装，步骤为：【操作解压步骤】 [root@master opt]# cd / [root@master /]# cd /opt/ [root@master opt]# ls bigdata jdk-8u161-linux-x64.tar.gz //解压jdk压缩包 [root@master opt]# tar -zxvf jdk-8u161-linux-x64.tar.gz [root@master opt]# ls bigdata jdk1.8.0_161 jdk-8u161-linux-x64.tar.gz //把Jdk目录移动至bigdata目录 [root@master opt]# mv jdk1.8.0_161/ bigdata [root@master opt]# cd bigdata/ //查看是否移动成功 [root@master bigdata]# ls jdk1.8.0_161 [root@master bigdata]# JDK配置环境变量，此步骤为添加JA V A_HOME变量，并配置JDK。具体步骤为：【操作JDK的配置】 //进入环境变量配置文件 [root@master /]# vi /etc/profile //添加如下信息 export JA V A_HOME="/opt/bigdata/jdk1.8.0_161" export PATH=$JA V A_HOME/bin:$PATH //激活环境变量配置文件 [root@master /]# source /etc/profile //验证JDK是否配置完成 [root@master /]# java -version java version "1.8.0_161" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_161-b12) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.161-b12, mixed mode)

HADOOP大数据平台配置方法(懒人版)

HADOOP大数据平台配置方法（完全分布式，懒人版） 一、规划 1、本系统包括主节点1个，从节点3个，用Vmware虚拟机实现； 2、主节点hostname设为hadoop,IP地址设为192.168.137.100； 3、从节点hostname分别设为slave01、slave02，slave03，IP地址设为192.168.137.201、192.168.137.202、192.168137.203。今后如要扩充节点，依此类推； 基本原理：master及slave机器的配置基本上是一样的，所以我们的操作方式就是先配置好一台机器，然后克隆3台机器出来。这样可以节省大量的部署时间，降低出错的概率。安装配置第一台机器的时候，一定要仔细，否则一台机器错了所有的机器都错了。 二、前期准备 1、在Vmware中安装一台CentOS虚拟机； 2、设置主机名（假设叫hadoop）、IP地址，修改hosts文件； 3、关闭防火墙； 4、删除原有的JRE，安装JDK，设置环境变量； 5、设置主节点到从节点的免密码登录（此处先不做，放在第七步做）； 三、安装Hadoop 在hadoop机上以root身份登录系统，按以下步骤安装hadoop： 1、将hadoop-1.0.4.tar.gz复制到/usr 目录； 2、用cd /usr命令进入/usr目录，用tar –zxvf hadoop-1.0.4.tar.gz进行 解压，得到一个hadoop-1.0.4目录； 3、为简单起见，用mv hadoop-1.0.4 hadoop命令将hadoop-1.0.4文件夹 改名为hadoop； 4、用mkdir /usr/hadoop/tmp命令，在hadoop文件夹下面建立一个tmp 目录； 5、用vi /etc/profile 修改profile文件，在文件最后添加以下内容： export HADOOP_HOME=/usr/hadoop export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin 6、用source /usr/profile命令使profile 立即生效； 四、配置Hadoop Hadoop配置文件存放在/usr/hadoop/conf目录下，本次有4个文件需要修改。这4个文件分别是hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml。 1、修改hadoop-env.sh，在文件末添加如下内容： export JAVA_HOME=/usr/jdk (此处应与Java所在的目录一致) 2、修改core-site.xml文件，在文件中添加如下内容（教材109）： hadoop.tmp.dir

文秘知识-浅谈大数据Hadoop技术 精品

浅谈大数据Hadoop技术 摘要：随着移动互联网、物联网、共享经济的高速发展，互联网每天都会产生数以万亿 的数据，这些海量数据被称作为大数据。在这个大数据时代，数据资源对我们生活产 生了巨大影响，对企业经营决策也有着前瞻性指导意义。因此，大数据已经被视为一 种财富、一种被衡量和计算价值的不可或缺的战略资源。该文从大数据Hadoop技术谈起、分别从Hadoop的核心技术、生态系统和Hadoop技术在教学中的应用四个方面进 行了阐述。 关键词：大数据；Hadoop； HDFS； MapReduce 中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2019）32-0010-02 当前，我国以信息技术为主导的创新经济高速发展，特别是依托于移动互联网和物联 网技术的网络购物、移动支付、共享单车、微信通信交流等等，给人们生活方式带来 了深刻的变革。整个互联网正在从IT（Information Technology）时代向DT（Data Technology）时代D变，在这个DT时代，人们从被动的数据浏览者转变为主动的数据 生产者，人们每天的网络购物信息、各种电子支付信息、使用共享单车信息、微信中 浏览朋友圈的信息等等，都会产生数以万亿级的数据，这样庞大的数据如何存储、如 何传输、如何计算、如何分析、如何保证数据的完整性和安全性等等一系列新的技术 挑战应运而生。然而，Hadoop技术代表着最新的大数据处理所需的新的技术和方法， 也代表着大数据分析和应用所带来的新发明、新服务和新的发展机遇。 1 什么是Hadoop Hadoop是一个由Apache基金会所开发的，开源的分布式系统基础架构。简单地说就是一套免费的分布式操作系统。我们以前使用的计算机系统，都是安装在一台独立主机 上的单机版操作系统。例如我们熟知的微软公司的Windows操作系统和苹果公司的Mac OS。而分布式系统则是通过高速网络把大量分布在不同地理位置、不同型号、不同硬 件架构、不同容量的服务器主机连结在一起，形成一个服务器集群。分布式系统把集 群中所有硬件资源（CPU、硬盘、内存和网络带宽）进行整合统一管理，形成具有极高 运算能力，庞大存储能力和高速的传输能力的系统。 Hadoop就是以Linux系统为原型开发的大数据分布式系统。Hadoop具有很强的扩展性，只要是接通网络它就可以不断加入不同地域、不同型号、不同性能的服务器主机，以 提升集群的运算、存储和网络带宽，以满足大数据所需要的硬件要求。此外，Hadoop 还具有极强的安全性，由于分布式系统数据是存储在不同物理主机上的，而且Hadoop 数据一般每个数据存储三份，而且分布不同物理主机上，一旦其中一份数据损坏，其 余正常数据会很快替代它，这样很好地解决了数据完整性和安全性问题，为大数据提 供了安全高速稳定的系统平台。

hadoop是什么_华为大数据平台hadoop你了解多少

hadoop是什么_华为大数据平台hadoop你了解多少 Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载（ETL）方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务（Map）发送到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载（Reduce）到数据仓库里。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 华为大数据平台hadoop你了解多少提到大数据平台，就不得不提Hadoop。Hadoop有三大基因：第一，Hadoop需要sharenothing的架构，所以它可以scale-out。第二，它是一个计算存储解耦的架构，好处是计算引擎可以多样化。举个例子，批处理有Hive，交互查询有Spark，机器学习还可以有后面的tensorflow这些深度学习的框架。第三，Hadoop是近数据计算的。因为大数据平台是一个数据密集的计算场景，在这种非场景下，IO会是个瓶颈，所以把计算移动到数据所在地会提升计算的性能。 网络技术的发展是推动大数据平台发展的一个关键因素。2012年以前是一个互联网的时代，这个时期互联网公司和电信运营商，掌握着海量的数据，所以他们开始利用Hadoop 平台来进行大数据的处理。那时候程序员自己写程序跑在Hadoop平台上来解决应用问题。2012年以后移动互联网的迅猛发展，这使得服务行业率先数字化。例如在金融行业，手机App让用户可以随时随地查询、转账，此时银行开始面临海量数据和高并发的冲击，就需要一个大数据平台来解决这个问题。这也就是为什么华为在2013年面向行业市场推出大