Hadoop常见的45个面试题
1.Hadoop集群可以运行的3个模式
· 单机（本地）模式
· 伪分布式模式
· 全分布式模式
2. 单机（本地）模式中的注意点？
在单机模式（standalone）中不会存在守护进程，所有东西都运行在一个JVM上。这里同样没有DFS，使用的是本地文件系统。单机模式适用于开发过程中运行MapReduce程序，这也是最少使用的一个模式。
3. 伪分布模式中的注意点？
伪分布式（Pseudo）适用于开发和测试环境，在这个模式中，所有守护进程都在同一台机器上运行。
4. VM是否可以称为Pseudo？
不是，两个事物，同时Pseudo只针对Hadoop。
5. 全分布模式又有什么注意点？
全分布模式通常被用于生产环境，这里我们使用N台主机组成一个Hadoop集群，Hadoop守护进程运行在每台主机之上。这里会存在Namenode运行的主机，Datanode运行的主机，以及task tracker运行的主机。在分布式环境下，主节点和从节点会分开。
6. Hadoop是否遵循UNIX模式？
是的，在UNIX用例下，Hadoop还拥有“conf”目录。
7. Hadoop安装在什么目录下？
Cloudera和Apache使用相同的目录结构，Hadoop被安装在cd/usr/lib/hadoop-0.20/。
8. Namenode、Job tracker和task tracker的端口号是？
Namenode，70；Job tracker，30；Task tracker，60。
9. Hadoop的核心配置是什么？
Hadoop的核心配置通过两个xml文件来完成：1，hadoop-default.xml；2，hadoop-site.xml。这些文件都使用xml格式，因此每个xml中都有一些属性，包括名称和值，但是当下这些文件都已不复存在。
10. 那当下又该如何配置？
Hadoop现在拥有3个配置文件：1，core-site.xml；2，hdfs-site.xml；3，mapred-site.xml。这些文件都保存在conf/子目录下。
11. RAM的溢出因子是？
溢出因子（Spill factor）是临时文件中储存文件的大小，也就是Hadoop-temp目录。
12. fs.mapr.working.dir只是单一的目录？
fs.mapr.working.dir只是一个目录。
13. hdfs-site.xml的3个主要属性？
· dfs.name.dir决定的是元数据存储的路径以及DFS的存储方式（磁盘或是远端）
· dfs.data.dir决定的是数据存储的路径
· fs.checkpoint.dir用于第二Namenode
14. 如何退出输入模式？
退出输入的方式有：1，按ESC；2，键入:q（如果你没有输入任何当下）或者键入:wq（如果你已经输入当下），并且按下Enter。
15. 当你输入hadoopfsck /造成“connectionrefused java exception’”时，系统究竟发生了什么？
这意味着Namenode没有运行在你的VM之上。
16. 我们使用Ubuntu及Cloudera，那么我们该去哪里下载Hadoop，或者是默认就与Ubuntu一起安装？
这个属于Hadoop的默认配置，你必须从Cloudera或者Edureka的dropbox下载，然后在你的系统上运行。当然，你也可以自己配置，但是你需要一个Linux box，Ubuntu或者是Red Hat。在Cloudera网站或者是Edureka的Dropbox中有安装步骤。
17. “jps”命令的用处？
这个命令可以检查Namenode、Datanode、Task Tracker、 Job Tracker是否正常工作。
18. 如何重启Namenode？
· 点击stop-all.sh，再点击start-all.sh。
· 键入sudo hdfs（Enter），su-hdfs（Enter），/etc/init.d/ha（Enter），及/etc/init.d/hadoop-0.20-namenode start（Enter）。
19. Fsck的全名？
全名是：File SystemCheck。
20. 如何检查Namenode是否正常运行？
如果要检查Namenode是否正常工作，使用命令/etc/init.d/hadoop-0.20-namenode status或者就是简单的jps。
21. mapred.job.tracker命令的作用？
可以让你知道哪个节点是Job Tracker。
22. /etc /init.d命令的作用是？
/etc /init.d说明了守护进程（服务）的位置或状态，其实是LINUX特性，和Hadoop关系不大。
23. 如何在浏览器中查找Namenode？
如果你确实需要在浏览器中查找Namenode，你不再需要localhost:8021，Namenode的端口号是50070。
24. 如何从SU转到Cloudera？
从SU转到Cloudera只需要键入exit。
25. 启动和关闭命令会用到哪些文件？
Slaves及Masters。
26. Slaves由什么组成？
Slaves由主机的列表组成，每台1行，用于说明数据节点。
27. Masters由什么组成？
Masters同样是主机的列表组成，每台一行，用于说明第二Namenode服务器。
28. hadoop-env.sh是用于做什么的？
hadoop-env.sh提供了Hadoop中. JAVA_HOME的运行环境。
29. Master文件是否提供了多个入口？
是的你可以拥有多个Master文件接口。
30. hadoop-env.sh文件当下的位置？
hadoop-env.sh现在位于conf。
31. 在Hadoop_PID_DIR中，PID代表了什么？
PID代表了“Process ID”。
32. /var/hadoop/pids用于做什么？
/var/hadoop/pids用来存储PID。
33. hadoop-metrics.properties文件的作用是？
hadoop-metrics.properties被用做“Reporting”，控制Hadoop报告，初始状态是“not to report”。
34. Hadoop需求什么样的网络？
Hadoop核心使用Shell（SSH）来驱动从节点上的服务器进程，并在主节点和从节点之间使用password-less SSH连接。
35. 全分布式环境下为什么需求password-less SSH？
这主要因为集群中通信过于频繁，Job Tracker需要尽可能快的给Task Tracker发布任务。
36. 这会导致安全问题吗？
完全不用担心。Hadoop集群是完全隔离的，通常情况下无法从互联网进行操作。与众不同的配置，因此我们完全不需要在意这种级别的安全漏洞，比如说通过互联网侵入等等。Hadoop为机器之间的连接提供了一个相对安全的方式。
37. SSH工作的端口号是？
SSH工作的端口号是NO.22，当然可以通过它来配置，22是默认的端口号。
38. SSH中的注意点还包括？
SSH只是个安全的shell通信，可以把它当做NO.22上的一种协议，只需要配置一个密码就可以安全的访问。
39. 为什么SSH本地主机需要密码？
在SSH中使用密码主要是增加安全性，在某些情况下也根本不会设置密码通信。
40. 如果在SSH中添加key，是否还需要设置密码？
是的，即使在SSH中添加了key，还是需要设置密码。
41. 假如Namenode中没有数据会怎么样？
没有数据的Namenode就不能称之为Namenode，通常情况下，Namenode肯定会有数据。
42. 当Job Tracker宕掉时，Namenode会发生什么？
当Job Tracker失败时，集群仍然可以正常工作，只要Namenode没问题。
43. 是客户端还是Namenode决定输入的分片？
这并不是客户端决定的，在配置文件中以及决定分片细则。
44. 是否可以自行搭建Hadoop集群？
是的，只要对Hadoop环境足够熟悉，你完全可以这么做。
45. 是否可以在Windows上运行Hadoop？
你最好不要这么做，Red Hat Linux或者是Ubuntu才是Hadoop的最佳操作系统。在Hadoop安装中，Windows通常不会被使用，因为会出现各种各样的问题。因此，Windows绝对不是Hadoop的推荐系统。
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其他面试题：
1 海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP
解法1：
（1）海量日志，文件太大，IP地址最多有2^32=4G，无法装入内存，，将这个大文件（hash映射：可以取模%1000）分成多个小文件（如1000）。
（2）对每个小文件进行hash统计，hash_map(ip,value), 得到每个文件出现频率最多的ip
（3）将这些频率最高的ip进行统计，然后排序得出最大值，这里可以采用堆/快速/归并，但只取一个最大值的话可以采用堆排序。
搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。
假设目前有一千万个记录（这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。），请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。
解法：
（1）首先对这1千万个数据进行hash统计，映射成3百万个，每个对应一个频率, O(n)
（2）使用top k算法，遍历这3百万数据，先取前10个数据构成一个小堆（将小的数据都删除掉），后面的元素依次与堆顶元素进行比较，如果大于堆顶元素，替换堆顶元素，重新调整堆，最多n-10次，时间复杂度建堆O（n）+O（nlogn） = O（nlogn）
最终时间复杂度O（nlogn）
3、有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。
思路：首先要求得每个词的频率，1G无法放入内存，需要分成多个小文件，对每个小文件的词进行统计
（1）顺序读取文件，对每个词，可以hash(x)%5000(只要不小于1024个文件，是为了保证每个小文件可以放入内存)， 这样被映射为5000个小文件，每个文件大概200K，每个文件最少1250个单词
（2）对于每个小文件，利用hash_map记录每个单词出现的频率，选出频率最大的100个单词（可以用100个元素的最小堆），再生成对应的5000个文件分别包含这100个单词和频率，这分的文件太多了（关于分多少文件有什么准则吗？， 100*16*5000字节 > 1M, 无法放入内存），
（3）对这5000个小文件进行归并排序，选出最大的100个。
以上也可以将从5000个文件得到的100个数，最后放入100个小文件吧，最后使用100路归并。
4、有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的query，每个文件的query都可能重复。要求你按照query的频度排序。
（1）hash映射这10个文件到另外的10个文件中（hash（query）%10），这是为了让相同的query放入一个文件中
（2）对每个文件进行hash统计，统计出每个单词的频率，然后按照频率进行排序，使用快速/堆/归并都可以。将每个文件的结果，包含query和频率输出到10个文件中。
（3）对这10个文件进行归并排序。
令因为重复查询比较多，对于所有的查询可以同时放入内存，这样可以将分成的10个文件一次装入内存，进行排序。
5、 给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？
思路：每个文件的大小5G*64 = 32G，远远大于内存，需要对a，b分别分成小文件
（1）利用一个hash(url)%1000，分别将a，b文件分别映射成1000个小文件，因为通过相同的映射函数，所以对于a，b，相同的url都在对应的文件中，（a0 vs b0, a1 vs b1等等）
（2）分别比对这1000个对应的小文件，可以通过先将a映射到一个hash表中，然后依次遍历b，判断是否在a中出现，出现过则说明重复
6、在2.5亿个整数中找出不重复的整数，注，内存不足以容纳这2.5亿个整数。
思路1：总共大小2.5*10^8*4字节=1G
（1）将这么多整数先hash(val)%1000分成1000个小文件，相同的数就在相同的文件中
（2）对每个小文件进行hash映射，统计出现次数，然后将对应次数为1的输出。
思路2：采用2-Bitmap(每个数分配2bit, 00表示不存在，01表示出现多次，11无意义)，所有的整数总共需内存2^32次方，2^32 * 2 bit = 1G内存，如果可以存入内存，首先全部置为0， 依次遍历这2.5忆个整数，如果bitmap中是00则变01，01变10， 10保持不变，把01对应的数输出即可。
7、腾讯面试题：给40亿个不重复的unsigned int的整数，没排过序的，然后再给一个数，如何快速判断这个数是否在那40亿个数当中？
思路1：同样采用位图，40忆个不重复的数，每个数用1bit表示，出现或不出现，40*10^8*1 = 0.5G大小。遍历这40忆个数，如果出现将对应位置为1，对于给定的数直接判断位图中对应的值。
思路2：编程珠玑上的一个思路。将每个整数都看成32位的二进制数，从最高位，依次按位来分，按最高位0，1分成两个文件，每个文件数字个数小于20亿，与所要判断的数的最高为进行比较，从而知道去哪个文件继续比较，然后对于选定的文件再按照次高位比较再分成2个文件，再比较判断数对应的位数，依次循环，直到最后一位，就可以找到或判断没有该数了。时间复杂度O（log2n）,因为每次都将数据减少一半，直到最后一个。
8、怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个？
思路：hash分成小文件，分别统计每个小文件数据出现次数，找出出现次数最大的，然后在将每个小文件的最大值进行比较，找到最大值，与上面思路一样的。
9、100w个数中找出最大的100个数。
思路1：最小堆，找最大100个数
思路2：快速排序，每次分割之后只考虑比轴大的一部分（快速选择的思想），直到比轴大的一部分比100多时，采用传统排序，取前100个
思路3：选取前100个元素，排序，然后扫描剩余的元素，与排好序的元素中最小的相比，如果比它大，替换，重排前面，这跟堆排序思路一样。
10、5亿个整数找他们的中位数
思路：遍历这个文件，按照数的大小分别放入不同的文件，例如2^16个区域，每个区域大概9000个数的范围，然后统计每个区域的个数，然后就可以计算中位数落入哪个区域，并且可以计算出中位数是这个区域的第几大数，然后求出这个区域的第k个数就可以了。
分布式：
海量数据分布在100台电脑中，想个办法高效统计出这批数据的TOP10。
一共有N个机器，每个机器上有N个数。每个机器最多存O(N)个数并对它们操作。如何找到N^2个数的中数(median)？
分析：思路其实是一样的，这只不过是分不到了n台电脑上，首先你不能保证一个元素只出现在一台电脑上，所以需要先通过hash映射，遍历所有的数据，对于第一道题，将所有相同的数据映射到同一台机器上，对于第2个问题，每个电脑上存放不同范围的数据，然后再进行统计，第1道题就可以用前面题的思路，对于找出每台机子的前10个数，然后再统计这些数，找到top10, 第2道题，统计每台机子数的个数，找出中位数所在机子，并计算出中位数是这个机子的第几个就找到了。
总结：这些海量数据处理的题，思路基本差不多，首先是hash映射，成为不同类型的文件,然后hash统计，之后进行排序等等。以下是july总结的，以上也是参考其中博客整理一些思路的产物。。：
- 分而治之/hash映射 + hash统计 + 堆/快速/归并排序（频率最高，最大等）；
- 双层桶划分（中位数， 不重复数）：本质上还是分而治之的思想，重在“分”的技巧上！
适用范围：第k大，中位数，不重复或重复的数字
基本原理及要点：因为元素范围很大，不能利用直接寻址表，所以通过多次划分，逐步确定范围，然后最后在一个可以接受的范围内进行 - Bloom filter/Bitmap（可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集，不重复数）；
- Trie树（数据量大，重复多，但是数据种类小可以放入内存）/数据库（适用范围：大数据量的增删改查）/倒排索引（适用范围：搜索引擎，关键字查询）；
-
外排序：大数据排序，去重，外部排序的归并算法，置换选择败者树原理，最优归并数
- 分布式处理之Hadoop/Mapreduce：数据量大，但数据种类小可以放入内存，将数据交给不同的机器去处理，数据划分，结果规约
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