1. Hadoop 框架
A. 是一个开源的分布式计算框架 B. 由 Apache Software Foundation 开发维护 C. 提供了大数据处理的基础设施 D. 可以与 other big data technologies 集成
2. MapReduce
A. 是 Hadoop 提供的大规模数据处理模型 B. 分为 Map 阶段和 Reduce 阶段 C. 通过编程实现任务调度和数据处理 D. 适用于海量数据的批处理
3. YARN
A. 是 Hadoop 的资源管理框架 B. 提供资源申请、调度和管理功能 C. 与 MapReduce 协同工作，实现任务分配和资源优化 D. 是 Hadoop 生态系统中的核心组件
4. HDFS 分布式文件系统
A. 是一种分布式文件系统，用于存储 Hadoop 数据 B. 基于 Block 层次结构，数据被划分为多个 block C. 采用数据复制和冗余策略保证数据可靠性 D. 依赖于 Hadoop 框架进行文件操作
5. 文件命名约定
A. 采用固定的命名约定，如 `input/output` B. 分层命名，包括输入、输出和中间结果 C. 支持用户自定义命名规则 D. 所有文件名均以小写字母开头
6. 数据块大小与 replication 因子
A. 数据块大小是可配置的 B. 默认情况下为 128MB C. replication 因子是用于数据复制的数量 D. 默认情况下为 3
7. 数据副本的管理
A. HDFS 通过数据副本实现数据可靠性 B. 数据副本根据 replication 因子动态创建和删除 C. 数据副本在节点故障时自动切换到其他节点 D. 数据副本不受数据块大小的限制
8. 文件的读取与写入
A. HDFS 通过 Block 随机访问实现快速读取 B. 写入操作通过 Block 写入实现 C. 数据块的读取和写入都需要进行网络 I/O D. HDFS 不支持随机写入
9. 数据的存储结构
A. HDFS 使用数据块（Block）作为基本存储单元 B. 每个数据块包含一定数量的字节和元数据 C. 数据块之间通过索引链接在一起，形成文件 D. 数据块的大小固定，无法调整
10. 数据块的复制策略
A. HDFS 根据 replication 因子决定数据块的复制数量 B. 默认情况下，replication 因子为 3 C. 数据块的复制 ensures数据的可靠性和高可用性 D. 数据块的复制不会影响读取速度
11. 错误检测与恢复机制
A. HDFS 使用 DataNode 来监控和处理数据块的错误 B. DataNode 会报告 DataCorrectnessError 异常 C. HDFS 会自动修复 DataCorrectnessError 异常 D. HDFS 不使用校验和或其他错误检测机制
12. 数据块的合并策略
A. HDFS 使用 DataNode 的合成功能将多个数据块合并成一个新的数据块 B. 合并过程中需要考虑数据块的顺序和位置 C. 合并后的数据块会更新元数据，指向新的位置 D. 数据块的合并不会影响读取速度
13. HDFS 的性能优化
A. 通过数据局部性优化提高读取速度 B. 使用适当的块大小时刻优化写入性能 C. 利用数据压缩降低存储空间占用 D. 避免使用过多的数据块以减少磁盘 IO
14. 广告投放业务的数据处理
A. 可以使用 Hadoop-HDFS 存储大量的广告数据 B. 通过 MapReduce 实现广告数据的清洗和分类 C. 利用 HDFS 的分布式计算特性进行广告推荐 D. 将处理后的数据返回给广告主
15. 气象卫星图像的分析
A. 可以使用 Hadoop-HDFS 存储气象卫星图像数据 B. 通过 MapReduce 进行图像数据的处理和分析 C. 利用 HDFS 的分布式计算特性进行图像特征提取 D. 将分析结果返回给用户
16. 社交媒体数据的挖掘与分析
A. 可以使用 Hadoop-HDFS 存储社交媒体数据 B. 通过 MapReduce 进行数据的清洗和预处理 C. 利用 HDFS 的分布式计算特性进行数据分析和挖掘 D. 将分析结果返回给用户二、问答题
1. 什么是Hadoop框架？
2. MapReduce是什么？
3. 什么是YARN？
4. HDFS是什么？
5. HDFS有哪些特点？
6. HDFS中的文件命名约定是什么？
7. HDFS中的数据块大小和replication因子是多少？
8. HDFS中的数据副本如何管理？
9. Hadoop-HDFS有什么优点？
10. Hadoop-HDFS有什么缺点？
参考答案
选择题：
1. ABCD 2. ABCD 3. ABCD 4. ABCD 5. ABD 6. AB 7. ABCD 8. ABD 9. ABC 10. ABC
11. ABC 12. ABC 13. ABD 14. ABCD 15. ABCD 16. ABCD
问答题：
1. 什么是Hadoop框架？
Hadoop框架是一个开源的分布式计算框架，由Apache Software Foundation开发。它包括两个主要组件：MapReduce和YARN。这个框架的设计目的是为了处理和存储大规模的数据。
思路
：Hadoop框架是由Apache软件基金会开发的，用于处理和存储大规模数据。它包括两个组件：MapReduce和YARN。
2. MapReduce是什么？
MapReduce是Hadoop框架的两个主要组件之一，它是用于处理和生成数据映射的。MapReduce分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，输入数据被分解成一系列的数据块，每个数据块都会被一个Mapper处理，生成一组输出数据。在Reduce阶段，这些输出数据被组合成一个最终的输出结果。
思路
：MapReduce是Hadoop框架的一部分，用于处理和生成数据映射。它包括两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。
3. 什么是YARN？
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop框架的另一个主要组件，它是Hadoop集群中的资源管理器。YARN负责监控和管理所有节点上的资源，并在需要时动态分配给不同的任务。
思路
：YARN是Hadoop框架的资源管理器，负责监控和管理Hadoop集群中的资源。
4. HDFS是什么？
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop框架下的分布式文件系统，它是用来存储Hadoop数据的一种方式。HDFS通过将数据分割成多个数据块，并将这些数据块存储在不同的节点上，实现了数据的分布式存储。
思路
：HDFS是Hadoop框架下的分布式文件系统，用于存储Hadoop数据。它通过将数据分割成数据块，并将这些数据块存储在不同的节点上，实现了数据的分布式存储。
5. HDFS有哪些特点？
HDFS有以下几个特点：
（1）数据本地化：HDFS将数据分割成固定大小的数据块，并将这些数据块存储在不同的节点上，以实现数据的本地化。
（2）高容错性：HDFS通过数据副本来保证数据的可靠性。每个数据块会被复制到多个节点上，从而保证了即使某个节点出现故障，数据也可以从其他节点中恢复。
（3）高吞吐量：HDFS通过数据块的随机访问和数据局部性，提高了数据的读取和写入速度。
思路
：HDFS具有数据本地化、高容错性和高吞吐量等特点。
6. HDFS中的文件命名约定是什么？
HDFS中的文件命名约定是将文件名分为三个部分：目录名、文件名和扩展名。其中，目录名表示文件所在的目录；文件名表示文件名；扩展名表示文件的类型。例如，一个文件的完整路径可能是/home/user/data/input/txt/filename.txt。
思路
：HDFS中的文件命名约定是将文件名分为三个部分：目录名、文件名和扩展名。
7. HDFS中的数据块大小和replication因子是多少？
HDFS中的数据块大小是128MB，而replication因子是3。这意味着每个数据块将被复制到多个节点上，以确保数据的可靠性和高容错性。
思路
：HDFS中的数据块大小是128MB，而replication因子是3。
8. HDFS中的数据副本如何管理？
HDFS中的数据副本是通过数据块的复制来实现的。当一个数据块被创建时，它会立即被复制到多个节点上。这些节点被称为数据节点。数据节点之间通过网络进行通信，相互协作，以确保数据的可靠性和高容错性。
思路
：HDFS中的数据副本是通过数据块的复制来实现的。数据块会在多个节点上被复制，以确保数据的可靠性和高容错性。
9. Hadoop-HDFS有什么优点？
Hadoop-HDFS具有以下优点：
（1）可扩展性：Hadoop-HDFS可以轻松地在集群中添加或删除节点，以适应不断变化的需求。
（2）高容错性：Hadoop-HDFS通过数据副本和数据块的复制来确保数据的可靠性和高容错性。
（3）支持大规模数据处理：Hadoop-HDFS专门设计用于处理大规模数据，具有高效的读取和写入性能。
思路
：Hadoop-HDFS具有可扩展性、高容错性和支持大规模数据处理等优点。
10. Hadoop-HDFS有什么缺点？
Hadoop-HDFS的主要缺点包括：
（1）部署复杂：Hadoop-HDFS的部署和使用需要一定的专业知识和技能，因此可能比较复杂。
（2）资源消耗较高：由于Hadoop-HDFS需要维护数据副本和节点状态，因此可能会消耗较多的资源。
（3）数据访问速度较慢：虽然Hadoop-HDFS具有较高的数据处理性能，但由于数据需要在多个节点之间传输，因此数据访问速度可能会较慢。
思路
：Hadoop-HDFS的缺点包括部署复杂、资源消耗较高和数据访问速度较慢。
