1. Hadoop中，以下哪个组件主要负责数据的存储？
A. MapReduce B. HDFS C. YARN D. Hive
2. 在Hadoop中，以下哪个组件负责协调多个任务？
A. MapReduce B. HDFS C. YARN D. Hive
3. 以下哪项是HDFS中的主要文件格式？
A. JSON B. XML C. CSV D. Binlog
4. HDFS中有两种类型的节点，分别是哪些？
A. 数据节点和元数据节点 B. 计算节点和存储节点 C. 网络节点和磁盘节点 D. 输入节点和输出节点
5. 在Hadoop中，MapReduce任务的执行流程中，哪个阶段主要负责将数据分解成更小的片段？
A. 输入阶段 B. map阶段 C. shuffle阶段 D. output阶段
6. 在Hadoop中，YARN的主要作用是什么？
A. 协调多个MapReduce任务 B. 负责数据的存储 C. 监控任务进度 D. 恢复故障
7. 在Hadoop中，如何启动一个MapReduce任务？
A. hadoop jar ... B. hadoop run ... C. hdfs dfs -ls /input ... D. hbase shell ...
8. 在HDFS中，如何查看某个文件的详细信息？
A. hdfs dfs -ls /input/... B. hdfs dfs -ls ./input/... C. hdfs dfs -ls /output/... D. hdfs dfs -ls /tmp/...
9. 在Hadoop中，如何停止一个MapReduce任务？
A. Ctrl+C B. Ctrl+Shift+C C. hkill -9D. halt -p
10. 在Hadoop中，如何重新启动一个已经停止的MapReduce任务？
A. hkill -pB. Ctrl+Shift+C C. hbase shell ... D. hadoop jar ...
11. HDFS中的文件格式是什么？
A. JSON B. XML C. CSV D. Binlog
12. HDFS中，数据节点和元数据节点分别承担什么职责？
A. 数据节点负责存储数据，元数据节点负责管理元数据 B. 元数据节点负责存储数据，数据节点负责管理元数据 C. 数据节点负责存储和读取数据，元数据节点负责存储和管理元数据 D. 数据节点负责存储和管理元数据，元数据节点负责存储和读取数据
13. 在HDFS中，数据以哪种方式存储？
A. 顺序存储 B. 随机存储 C. 链式存储 D. 索引存储
14. HDFS中有几种不同的数据块大小区分策略？
A. 一种 B. 两种 C. 三种 D. 无数种
15. HDFS中，哪些操作可以被优化以提高性能？
A. 写入操作 B. 读取操作 C. 删除操作 D. 所有操作
16. 在HDFS中，如何配置数据块的大小？
A. hdfs configure -set blocksizeB. hdfs set blocksize C. hdfs -set blocksize D. hdfs block-size
17. HDFS中，如何查看当前HDFS所在节点的存储情况？
A. hdfs dfs -fsadmin status B. hdfs dfs -stat C. hdfs dfs -report D. hdfs dfs -status
18. 在HDFS中，如何挂载一个HDFS集群到本地文件系统？
A. hdfs dfs -mkdir /local/path B. hdfs dfs -mput /local/path /hdfs/path C. hdfs dfs -mount -t nio file:///local/path /hdfs/path D. hdfs dfs -webui -realpath /local/path /hdfs/path
19. HDFS中有几种不同的数据块复制策略？
A. 一种 B. 两种 C. 三种 D. 无数种
20. MapReduce任务的执行过程中，哪个阶段主要负责读取数据？
A. input阶段 B. map阶段 C. shuffle阶段 D. output阶段
21. 在MapReduce中，Mapper端需要完成哪些任务？
A. 数据分组 B. 数据转换 C. 任务调度 D. 数据排序
22. 在MapReduce中，Reducer端需要完成哪些任务？
A. 数据聚合 B. 任务调度 C. 数据排序 D. 数据过滤
23. MapReduce任务的执行过程中，哪个阶段需要进行数据排序？
A. input阶段 B. map阶段 C. shuffle阶段 D. output阶段
24. 在MapReduce中，如何指定输出键和输出值的数据类型？
A. outputKeyClass=outputValueClass= B. outputKeyType= outputValueType= C. outputKeyClass= outputValueClass= D. outputKeyType= outputValueType=
25. 在MapReduce中，如何控制Mapper和Reducer的并发度？
A. mapred.map.tasks 和 mapred.reduce.tasks B. mapred.map.memory.mb 和 mapred.reduce.memory.mb C. mapred.map.tasks 和 mapred.reduce.memory.mb D. mapred.map. memory.mb 和 mapred.reduce.tasks
26. MapReduce任务的执行过程中，如何保证数据的一致性？
A. 使用锁机制 B. 使用数据源 C. 使用共享内存 D. 使用缓存
27. 在MapReduce中，如何优化任务执行的性能？
A. 增加任务并行度 B. 减少数据分区大小 C. 增加Reducer数量 D. 减少Mapper数量
28. MapReduce任务的执行过程中，如何处理错误和异常？
A. 使用死锁 B. 使用日志记录 C. 使用异常处理机制 D. 使用重试机制
29. MapReduce任务执行完成后，如何清理资源？
A. 使用mapred.shutdown.graceful B. 使用hadoop.shutdown.graceful C. 使用hdfs.shutdown.graceful D. 使用所有以上
30. YARN ResourceManager的主要作用是什么？
A. 管理和分配集群资源 B. 监控集群状态 C. 协调map和reduce任务 D. 存储和检索Hadoop数据
31. 在YARN中，ResourceManager会话与哪些组件交互？
A. NodeManager B. ClusterManager C. JobHistoryServer D. NameNode
32. YARN中的ApplicationMaster的主要作用是什么？
A. 管理和分配集群资源 B. 监控集群状态 C. 协调map和reduce任务 D. 存储和检索Hadoop数据
33. 在YARN中，如何启动一个新的应用程序？
A. yarn application -jar ... B. yarn startapp ... C. yarn create ... D. yarn submit ...
34. 在YARN中，如何提交一个新的MapReduce作业？
A. yarn job -jar ... B. yarn submit ... C. yarn create ... D. yarn application ...
35. 在YARN中，如何获取应用程序的进度？
A. yarn logs ... B. yarn history ... C. yarn status ... D. yarn report ...
36. 在YARN中，如何监控集群状态？
A. yarn cluster ... B. yarn status ... C. yarn logs ... D. yarn metrics ...
37. 在YARN中，如何查看已提交的作业的详细信息？
A. yarn job ... B. yarn history ... C. yarn logs ... D. yarn status ...
38. 在YARN中，如何停止一个正在运行的作业？
A. yarn stop ... B. yarn kill ... C. yarn terminate ... D. yarn stopcluster ...
39. 在YARN中，如何重新启动一个已停止的作业？
A. yarn start ... B. yarn resume ... C. yarn recall ... D. yarn recallcluster ...二、问答题
1. 什么是Hadoop Common？
2. HDFS是什么？
3. HDFS有哪些特点？
4. 在HDFS中，数据节点和元数据节点有什么区别？
5. 如何保证HDFS的数据一致性？
6. MapReduce模型有哪些阶段？
7. 在MapReduce模型中，map阶段的具体任务是什么？
8. 在MapReduce模型中，reduce阶段的具体任务是什么？
9. YARN资源管理器的职责有哪些？
10. 如何监控YARN中的任务？
参考答案
选择题：
1. B 2. C 3. D 4. A 5. B 6. D 7. A 8. A 9. C 10. D
11. D 12. C 13. A 14. B 15. D 16. A 17. B 18. C 19. B 20. A
21. B 22. A 23. C 24. A 25. A 26. A 27. D 28. C 29. D 30. A
31. B 32. C 33. D 34. B 35. C 36. B 37. B 38. B 39. B
问答题：
1. 什么是Hadoop Common？
Hadoop Common是Hadoop生态系统中的一个组件，它提供了Hadoop所需的一些核心功能和工具。
思路
：Hadoop Common包括一些通用的框架和工具，比如HDFS、MapReduce和YARN等。这些组件在Hadoop生态系统中起到了重要的作用。
2. HDFS是什么？
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop生态系统中的分布式文件系统，它可以实现大规模数据的存储和管理。
思路
：HDFS是一个分布式文件系统，可以在多个节点上进行数据的存储和访问。HDFS的特点是高容错性、高可靠性、高可扩展性和高吞吐量。
3. HDFS有哪些特点？
HDFS的主要特点有高容错性、高可靠性、高可扩展性和高吞吐量。
思路
：HDFS的设计目的是为了能够处理大量的数据，所以它在设计时考虑到了数据的可靠性、可扩展性和高性能。
4. 在HDFS中，数据节点和元数据节点有什么区别？
数据节点负责存储实际的数据，而元数据节点则负责存储有关数据的信息，如文件的名称、大小、创建时间等。
思路
：数据节点主要存储数据本身，而元数据节点则存储与数据有关的信息。两者通过网络进行通信，以完成数据的读取和写入操作。
5. 如何保证HDFS的数据一致性？
HDFS通过 replication（副本）机制来保证数据的一致性。每个数据块都会被复制到多个数据节点，从而提高了数据的可靠性和容错性。
思路
：副本是HDFS的重要特性之一，它能够在某个节点发生故障时，保证数据在其他节点上的可用性。
6. MapReduce模型有哪些阶段？
MapReduce模型包含两个阶段，即map阶段和reduce阶段。
思路
：Map阶段主要负责数据的上传和处理，而reduce阶段则负责数据的下载和处理。两者通过网络进行通信，以完成数据的处理和计算。
7. 在MapReduce模型中，map阶段的具体任务是什么？
在MapReduce模型中，map阶段的具体任务是进行数据的预处理，包括数据的分区和过滤等操作。
思路
：在map阶段，数据会被分成多个片段，然后对这些片段进行处理，以便在reduce阶段进行进一步的处理。
8. 在MapReduce模型中，reduce阶段的具体任务是什么？
在MapReduce模型中，reduce阶段的具体任务是对数据进行聚合和处理，即将map阶段的输出结果进行合并和计算。
思路
：在reduce阶段，数据会被聚集在一起，以便进行最终的计算和分析。reduce阶段通常需要处理大量的水印数据，因此它需要高效地完成任务。
9. YARN资源管理器的职责有哪些？
YARN资源管理器的职责包括资源管理、任务监控和故障恢复。
思路
：YARN资源管理者负责整个Hadoop集群的资源分配和管理，包括任务的调度、资源的申请和释放等。同时，它还负责监控任务的状态，并在出现故障时进行恢复。
10. 如何监控YARN中的任务？
YARN资源管理者可以通过命令行界面或Web界面来监控任务的状态。此外，还可以使用YARN提供的客户端应用程序来监控任务状态。
思路
：通过监控任务的状态，可以了解任务的进度和执行情况，并及时发现和解决可能出现的问题。
