当谈及大数据处理和分析，Hadoop是一个名不虚传的工具。对于准备参加Hadoop大数据面试的人来说，了解一些常见的面试题是至关重要的。本文将深入探讨一些与Hadoop大数据相关的常见面试题，帮助读者更好地准备面试。
首先，让我们从最基础的问题开始：Hadoop是什么？Hadoop是一个开源软件框架，用于分布式存储和处理大规模数据集。它基于Google的MapReduce和Google File System的研究论文，旨在高效处理大数据。
Hadoop的主要优势包括可扩展性、容错性、高可靠性和低成本。由于其分布式处理能力，Hadoop能够处理PB级别的数据量，并且可以在节点失败时保持数据的完整性。
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop用于存储大数据的文件系统。它由一组数据节点（DataNode）和一个名称节点（NameNode）组成。数据以块的形式存储在数据节点上，名称节点负责管理文件系统的命名空间和元数据。
MapReduce是Hadoop用于处理大数据的编程模型。它包括两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。Map阶段将输入数据划分为若干片段，由多个Map任务并行处理；Reduce阶段负责对Map阶段的输出进行汇总和计算结果。
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.x引入的资源管理器。它负责集群资源的管理和作业调度，允许不同类型的应用程序在同一个集群上运行。
Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，提供类似SQL的查询语言，可以方便地进行数据分析。而Pig则是一种高级脚本语言，用于数据流的编程和数据分析。两者之间的主要区别在于语法和使用方式。
了解Hadoop大数据面试题对于准备参加相应职位的人来说至关重要。通过掌握常见的面试题，可以在面试过程中更加从容地回答问题，展现出自己的专业能力和知识水平。希望本文提供的信息能够帮助读者更好地准备Hadoop大数据面试，取得理想的工作机会。
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。
hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，并且是一种可靠，高效，可伸缩的方式进行处理的，它有一下几方面特性：
1.高可靠性：采用冗余数据存贮方式，即使一个副本发生故障，其他副本也可以保证对外工作的正常进行。
2.高效性：作为并行分布式计算平台，hadoop采用分布式存贮和分布式处理两大核心技术，能够高效的处理PB级别的数据
3.高可扩展性：hadoop的设计目标是可以高效稳定的运行在廉价的计算机集群上，可以扩展到数以千计的计算机节点上。
4.高容错性：采用冗余数据存贮方式，自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
5.成本低：hadoop采用廉价的计算机集群，普通的用户也可以pc机搭建环境
6.运行在linux平台上，hadoop是基于java语言开发的，可以较好的运行在linux的平台上
7.支持多种编程语言，如：C++等/
Hadoop之父Doug Cutting
Doug Cutting 看到他儿子在牙牙学语时，抱着黄色小象，亲昵的叫 hadoop，他灵光一闪，就把这技术命名为 Hadoop，而且还用了黄色小象作为标示 Logo，不过，事实上的小象瘦瘦长长，不像 Logo 上呈现的那么圆胖。“我儿子现在 17 岁了，所以就把小象给我了，有活动时就带着小象出席，没活动时，小象就丢在家里放袜子的抽屉里。
Hadoop是大数据处理框架，工具
hdfs和mapReduce是Hadoop的两个原始核心功能，前者是负责储存的系统，类似把试卷放在几个柜子里，后者负责并行计算，类似把100份试卷分给5个人批改。
Hadoop后来逐渐加了其他工具
hive提供数据汇总查询功能，给了一个窗口处理数据，对数据进行加减乘除。
hbase是一个可扩展的、非关系型数据库，不是传统的excel表那种的数据格式
spark是比mapReduce更快的计算框架
Hadoop和mysql的关系是“Friends with benefits”
Hadoop的并行处理系统加上mysql的快速处理大量数据能力，就能得到一个能够使用关系型数据并以巨大速度进行计算的数据库。
hadoop原理：
其最底部是 Hadoop Distributed File System（HDFS），它存储 Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS的上一层是MapReduce引擎，该引擎由 JobTrackers 和 TaskTrackers组成。通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。
Hadoop是Apache基金会开发的分布式系统基础架构
Hadoop主要被用来解决海量数据的存储和海量数据的分析计算
广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念----Hadoop生态圈
Hadoop的组成主要分为三个部分，分别为最著名的分布式文件系统（HDFS）、MapReduce框架、储存系统（HBase）等组件。
HDFS：数据切割、制作副本、分散储存
HDFS会把一个文档切割成好几个小区块、制作副本，然后在Hadoop的服务器群集中跨多台计算机储存副本，文档副本通常预设为3份，该设定可以自行更改。除此之外，HDFS的理念是其认为移动运算到数据端通常比移动数据到运算端来得成本低，这是由于数据的位置信息会被考虑在内，因此运算作业可以移至数据所在位置。
MapReduce:拆解任务、分散处理、汇整结果
hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，并且是一种可靠，高效，可伸缩的方式进行处理的，它有以下几方面特性：
1.高可靠性：采用冗余数据存贮方式，即使一个副本发生故障，其他副本也可以保证对外工作的正常进行。
2.高效性：作为并行分布式计算平台，hadoop采用分布式存贮和分布式处理两大核心技术，能够高效的处理PB级别的数据
3.高可扩展性：hadoop的设计目标是可以高效稳定的运行在廉价的计算机集群上，可以扩展到数以千计的计算机节点上。
4.高容错性：采用冗余数据存贮方式，自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
5.成本低：hadoop采用廉价的计算机集群，普通的用户也可以pc机搭建环境
6.运行在linux平台上，hadoop是基于java语言开发的，可以较好的运行在linux的平台上
7.支持多种编程语言，如：C++等/
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。
