1. Hadoop的核心组件包括HDFS、MapReduce和YARN，以下哪个不是核心组件？
A. HDFS B. MapReduce C. YARN D. HBase
2. MapReduce中，Mapper负责哪方面的任务？
A. 数据排序 B. 数据分片 C. 数据聚合 D. 数据读取
3. 在Hadoop中，数据以哪种形式存储？
A. 行顺序 B. 列顺序 C. 键值对顺序 D. 文件顺序
4. MapReduce编程模型中，reducer的输入是什么？
A. Key和Value B. Key和对应的Value C. 所有的Key和Value D. Value
5. HDFS中的 blocksize默认是多少？
A. 1MB B. 2MB C. 4MB D. 8MB
6. YARN中有几种模式？
A. 单节点模式 B. 集群模式 C. 并行模式 D. master模式
7. MapReduce的运行过程不包括哪一步？
A. 输入数据准备 B. Mapper处理数据 C. Shuffle数据 D. Reducer处理数据
8. Hadoop分布式计算的核心思想是？
A. 数据本地化 B. 任务并行 C. 数据分片 D. 数据聚合
9. YARN调度器会根据什么来选择任务的执行顺序？
A. 资源的可用性 B. 任务的优先级 C. 任务的类型 D. 任务的依赖关系
10. HDFS的文件系统是基于什么实现的？
A. 磁盘 B. 网络 C. 内存 D. 块链表二、问答题
1. 什么是大数据处理框架-Hadoop？
2. Hadoop的目的是什么？
3. Hadoop是由谁开发的？
4. Hadoop的核心技术有哪些？
5. HDFS的作用是什么？
6. MapReduce有什么作用？
7. Hadoop集群有哪些类型？
8. Hadoop集群中的节点有哪些？
9. NameNode在Hadoop集群中起什么作用？
10. 如何优化Hadoop集群的性能？
参考答案
选择题：
1. D 2. D 3. D 4. B 5. A 6. B 7. D 8. B 9. A 10. D
问答题：
1. 什么是大数据处理框架-Hadoop？
大数据处理框架-Hadoop是一个由Apache Software Foundation开发的分布式计算系统，旨在处理和存储大量的数据。它是一个开放源代码的框架，可以在 commodity hardware上提供高性能、可扩展性和容错能力。
思路
：首先解释Hadoop是什么，然后说明它的目的和 overview。
2. Hadoop的目的是什么？
Hadoop的目的在于实现大规模数据的快速处理，提高数据存储和分析的效率。
思路
：从问题中直接回答。
3. Hadoop是由谁开发的？
Hadoop是由Apache Software Foundation开发的。
思路
：从问题中直接回答。
4. Hadoop的核心技术有哪些？
Hadoop的核心技术包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce。
思路
：Hadoop有两大核心技术，需要熟练掌握。
5. HDFS的作用是什么？
HDFS是Hadoop分布式文件系统，它的主要作用是存储和管理大量的数据。
思路
：HDFS是Hadoop的核心组件，了解其作用有助于理解Hadoop的工作原理。
6. MapReduce有什么作用？
MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大规模数据集。它可以将任务分解为多个子任务，并在多台计算机上并行处理。
思路
：MapReduce的主要作用是加速数据处理过程，充分利用多台计算机的计算资源。
7. Hadoop集群有哪些类型？
Hadoop集群主要包括本地集群、分布式集群和云 cluster。
思路
：了解Hadoop集群的类型有助于在实际应用中选择合适的集群架构。
8. Hadoop集群中的节点有哪些？
Hadoop集群中的节点分为三种：NameNode、DataNode和TaskNode。
思路
：了解Hadoop集群中的不同节点类型，有助于理解Hadoop的工作原理。
9. NameNode在Hadoop集群中起什么作用？
NameNode是Hadoop集群中的主要组件之一，负责管理文件的命名空间、存储位置以及数据访问。
思路
：NameNode在HDFS中起到关键作用，熟悉NameNode的功能有助于理解HDFS的设计。
10. 如何优化Hadoop集群的性能？
优化Hadoop集群性能的方法包括：调整Hadoop参数、合理分配任务、使用高效的序列化格式、优化磁盘IO等。
思路
：性能优化是一个复杂的过程，需要根据实际情况采取相应的策略。
