大数据与云计算学习（3）

七、MapReduce
1、试述MapReduce和Hadoop的关系。
正确答案：
谷歌公司最先提出了分布式并行编程模型MapReduce, Hadoop MapReduce是它的开源实现。谷歌的MapReduce运行在分布式文件系统GFS上，与谷歌类似，HadoopMapReduce运行在分布式文件系统HDFS上。相对而言，HadoopMapReduce 要比谷歌MapReduce 的使用门槛低很多，程序员即使没有任何分布式程序开发经验，也可以很轻松地开发出分布式程序并部署到计算机集群中。
2、MapReduce 是处理大数据的有力工具，但不是每个任务都可以使用MapReduce 来进行处理。试述适合用MapReduce来处理的任务或者数据集需满足怎样的要求。
正确答案：
适合用MapReduce来处理的数据集，需要满足一个前提条件: 待处理的数据集可以分解成许多小的数据集，而且每一个小数据集都可以完全并行地进行处理。
3、是否所有的MapReduce程序都需要经过Map和Reduce这两个过程?如果不是，请举例说明。
正确答案：
不是。对于关系的选择运算，只需要Map过程就能实现，对于关系R 中的每个元组t,检测是否是满足条件的所需元组，如果满足条件，则输出键值对<,>,也就是说，键和值都是t。这时的Reduce函数就只是一个恒等式，对输入不做任何变换就直接输出。
4、试分析为何采用Combiner可以减少数据传输量?是否所有的MapReduce程序都可以采用Combiner?为什么?
正确答案：
对于每个分区内的所有键值对，后台线程会根据key 对它们进行内存排序(Sort ),排序是MapReduce 的默认操作。排序结束后，还包含一个可选的合并(Combine )操作。如果用户事先没有定义Combiner 函数，就不用进行合并操作。如果用户事先定义了Combiner 函数，则这个时候会执行合并操作，从而减少需要溢写到磁盘的数据量。
所谓“合并”，是指将那些具有相同key 的的value 加起来，比如，有两个键值对<*xmu",1>和<*xmu",1>,经过合并操作以后就可以得到一个键值对<*xmu",2>,减少了键值对的数量。不过，并非所有场合都可以使用Combiner,因为，Combiner的输出是Reduce任务的输人，Combiner绝不能改变Reduce任务最终的计算结果，一般而言，累加、最大值等场景可以使用合并操作。

一.单选题
1.下列说法错误的是
A、MapReduce框架采用了Master/Slave架构,包括一个Master和若干个Slave
B、Map函数将输入的元素转换成形式的键值对
C、不同的Map任务之间不能互相通信
D、Hadoop框架是用Java实现的,MapReduce应用程序则一定要用Java来写
正确答案： D
2.在使用MapReduce程序WordCount进行词频统计时,对于文本行“hello hadoop hello world”,经过WordCount程序的Map函数处理后直接输出的中间结果,应该是下面哪种形式:
A、<“hello”,<1,1>>、<“hadoop”,1>和<“world”,1>
B、<“hello”,2>、<“hadoop”,1>和<“world”,1>
C、<“hello”,1>、<“hello”,1>、<“hadoop”,1>和<“world”,1>
D、<“hello”,1,1>、<“hadoop”,1>和<“world”,1>
正确答案： C
答案解析：
洗牌后结果A
3.对于文本行“hello hadoop hello world”,经过WordCount的Reduce函数处理后的结果是
A、<“hello”,1><“hello”,1><“hadoop”,1><“world”,1>
B、<“hello”,2><“hadoop”,1><“world”,1>
C、<“hello”,<1,1>><“hadoop”,1><“world”,1>
D、<“hello”,1,1><“hadoop”,1><“world”,1>
正确答案： B
二.多选题
1.下列关于传统并行计算框架(比如MPI)和MapReduce并行计算框架比较正确的是
A、前者相比后者学习起来更难
B、前者所需硬件价格贵,可扩展性差,后者硬件便宜,扩展性好
C、前者适用于实时、细粒度计算、计算密集型,后者适用于批处理、非实时、数据密集型
D、前者是共享式(共享内存/共享存储),容错性差,后者是非共享式的,容错性好
正确答案： ABCD
2.MapReduce体系结构主要由哪几个部分组成
A、JobTracker
B、Task
C、TaskTracker
D、Client
正确答案： ABCD
答案解析：
Client、JobTracker、TaskTracker以及Task
三.判断题
1.MapReduce设计的一个理念就是“计算向数据靠拢”,而不是“数据向计算靠拢”,因为,移动数据需要大量的网络传输开销。
正确答案：√
2.两个键值对<“a”,1>和<“a”,1>,如果对其进行归并(merge),会得到<“a”,2>,如果对其进行合并(combine),会得到<“a”,<1,1>>
正确答案：×
答案解析：
两个键值对<“a”,1>和<“a”,1>,如果合并,会得到<“a”,2>,如果归并,会得到<“a”,<1,1>>
3.MapReduce采用分而治之策略,一个存储在分布式文件系统中的大规模数据集,会被切分成许多独立的分片,这些分片可以被多个Map任务并行处理。.
正确答案：√
4.所谓Shuffle过程,是指对Map输出结果进行分区、排序、合并等处理,并交给Reduce的过程。
正确答案：√
5.Reduce任务通过RPC向JobTracker询问Map任务是否已经完成,若完成,则领取数据
正确答案：√

八、Hadoop架构再探讨
1、试述在Hadoop推出之后其优化与发展主要体现在哪两个方面。
正确答案：
一方面是Hadoop自身两大核心组件MapReduce和HDFS的架构设计改进。
另一方面是Hadoop生态系统其它组件的不断丰富，加入了Pig、Tez、Spark和Kafka等新组件。
2、请描述HDFS HA架构组成组建及其具体功能
正确答案：
在一个典型的HA集群中，一般设置两个名称节点，其中一个名称节点处于“活跃”状态，另一个处于“待命”状态。处于活跃状态的名称节点负责对外处理所有客户端的请求，而处于待命状态的名称节点则作为备用节点，保存了足够多的系统元数据，当名称节点出现故障时提供快速回复能力也就是说，在HDFS HA中，处于待命状态的名称节点提供了“热备份”，一旦活跃名称节点出现故障，就可以立即切换到待命名称节点，不会影响到系统的正常对外服务。
3、请描述HDFS联邦中“块池”的概念，并分析为什么HDFS联邦中的一个名称节点失效，也不会影响到与它相关的数据节点继续为其他名称节点提供服务。
正确答案：
HDFS联邦拥有多个独立的命名空间，其中，每一个命名空间管理属于自己的一组块，这些属于同一个命名空间的块构成一个“块池”。每个数据节点会为多个块池提供块的存储。可以看出，数据节点是一个物理逻辑，而块池则属于逻辑概念，一个块池是一组块的逻辑集合，块池中的各个块实际上是存储在各个不同的数据节点中的。因此HDFS联邦中的一个名称节点失效，也不会影响到与它相关的数据节点继续为其他名称节点提供服务。
4、请描述YARN架构中各组件的功能。
正确答案：
ResourceManager
①处理客户端请求
②启动/监控ApplicationMaster
③监控NodeManager
④资源分配与调度
ApplicationMaster
①为应用程序申请资源，并分配给内部任务
②任务调度、监控与容错
NodeManager
①单个节点上的资源管理
②处理来自ResourceManager的命令
③处理来自ApplicationMaster的命令
选择题：
1.下列说法正确的是
A、第二名称节点无法解决单点故障问题
B、第二名称节点是热备份
C、HDFS HA提供高可用性,可以实现可扩展性、系统性能和隔离性
D、HDFS HA可用性不好
正确答案： A
答案解析：
第二名称节点无法提供热备份
2.HDFS Federation设计不能解决“单名称节点”存在的哪个问题
A、HDFS集群扩展性
B、良好的隔离性
C、单点故障问题
D、性能更高效
正确答案： C
二.多选题
1.下列哪些是Hadoop1.0存在的问题
A、开发者自己管理作业之间的依赖关系
B、表达能力有限
C、执行迭代操作效率低
D、抽象层次低
正确答案：ABCD
2.下列对Hadoop各组件的理解正确的是
A、Pig:处理大规模数据的脚本语言
B、Kafka:分布式发布订阅消息系统
C、Oozie:工作流和协作服务引擎
D、Tez:支持DAG作业的计算框架
正确答案： ABCD
3.对新一代资源管理调度框架YARN的理解正确的是
A、MapReduce2.0是运行在YARN之上的计算框架,由YARN来为MapReduce提供资源管理调度服务
B、YARN的体系结构包含三个组件:ResourceManager,NodeManager,ApplicationMaster
C、YARN可以实现“一个集群多个框架”,即在一个集群上部署一个统一的资源调度管理框架
D、YARN既是资源管理调度框架,也是一个计算框架
正确答案： ABC
答案解析：
YARN则是一个纯粹的资源调度管理框架
三.判断题
1.HDFS HA(High Availability)是为了解决单点故障问题。
正确答案：√
2.在HDFS Federation(HDFS联邦)中,设计了多个相互独立的名称节点,使得HDFS的命名服务能够水平扩展。
正确答案：√
3.相对于Hadoop1.0而言,Hadoop2.0主要增加了HDFS HA和HDFS Federation(联邦)等特性。
正确答案：√

九、Spark
1.Spark SQL目前暂时不支持下列哪种语言
A、Python
B、Java
C、Matlab
D、Scala
正确答案： C
2.RDD操作分为转换(Transformation)和动作(Action)两种类型,下列属于动作(Action)类型的操作的是
A、groupBy
B、filter
C、count
D、map
正确答案： C
3.下列说法错误的是
A、RDD提供的转换接口既适用filter等粗粒度的转换,也适合某一数据项的细粒度转换
B、RDD采用惰性调用,遇到“转换(Transformation)”类型的操作时,只会记录RDD生成的轨迹,只有遇到“动作(Action)”类型的操作时才会触发真正的计算
C、Spark支持三种类型的部署方式:Standalone,Spark on Mesos,Spark on YARN
D、在选择Spark Streaming和Storm时,对实时性要求高(比如要求毫秒级响应)的企业更倾向于选择流计算框架Storm
正确答案： A
4.下列关于常见的动作(Action)和转换(Transformation)操作的API解释错误的是
A、filter(func):筛选出满足函数func的元素,并返回一个新的数据集
B、take(n):返回数据集中的第n个元素
C、count():返回数据集中的元素个数
D、map(func):将每个元素传递到函数func中,并将结果返回为一个新的数据集
正确答案： B
5.下列大数据类型与其对应的软件框架不适应的是
A、复杂的批量数据处理:MapReduce
B、基于历史数据的交互式查询:Impala
C、图结构数据的计算:Hive
D、基于实时数据流的数据处理:Storm
正确答案： C
二.多选题
6.Apache软件基金会最重要的三大分布式计算系统开源项目包括
A、Hadoop
B、Spark
C、MapReduce
D、Storm
正确答案： ABD
7.Spark的主要特点包括
A、运行模式多样
B、运行速度快
C、容易使用
D、通用性好
正确答案： ABCD
8.下列关于Scala的说法正确的是
A、Scala是Spark的主要编程语言,但Spark还支持Java、Python、R作为编程语言
B、Scala运行于Java平台,兼容现有的Java程序
C、Scala是一种多范式编程语言
D、Scala具备强大的并发性,支持函数式编程
正确答案： ACD
9.Spark的运行架构包括
A、每个工作节点上负责具体任务的执行进程 Executor
B、运行作业任务的工作节点 Worker Node
C、集群资源管理器 Cluster Manager
D、每个应用的任务控制节点 Driver
正确答案： ABCD
三.填空题（共1题,10.0分）
10.RDD,全称是（ ） ,是分布式内存的一个抽象概念,提供了一种高度受限的共享内存模型。
正确答案：
第一空：
Resillient Distributed Dataset
第二空：
弹性分布式数据集