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HADOOP,开题报告

HADOOP,开题报告
HADOOP,开题报告

篇一:基于hadoop的云计算平台搭建毕业设计开题报告

本科毕业设计(论文)开题报

题目:基于hadoop的云计算平台搭建

学生姓名

教学院系

专业年级指导教师

单位

学号计算机科学学院职称计算机科学学院

1 选题的目的和意义

1.1 设计的背景

hadoop作为apache基金会资助的开源项目,由doug cutting带领的团队进行开发,基于lucene和nutch等开源项目,实现了google的gfs和hadoop能够稳定运行在20个节点的集群;2006年1月,doug cutting加入雅虎公司,同年2月apache hadoop项目正式支持hdfs和mapreduce的独立开发。同时,新兴公司cloudera为hadoop提供了商业支持,帮助企业实现标准化安装,并志愿贡献社区。

1.1 选题的现状

1.1.1 海量数据时代的现状

我们生活在数据的时代,很难估计全球的数据有多少,“数字宇宙”项目统计得出,2006年的数据总量为0.18zb,也就是10亿tb。

问题1:数据处理速度不够,以100mb每秒计算,读取1tb的数据需要2个半小时。一个比较好的方案就是把数据放在100个磁盘中每个磁盘中存放1%的数据并行读取,不到2min就能读取所有数据。经过统计用户的分析工作会在不同的时间点进行,所以用户相互间的干扰不会太大。但是一旦硬件发生故障,用户的数据就会丢失,所以要准备多份。(hdfs)

问题2:需要从100个磁盘中取出数据结合使用。mapreduce将这个问题抽象,转化为对一个数据集合的计算。这个计算模型分为map和reduce两个阶段,只有这两个部分对外提供接口。举例 rackspace的一个部门mailtrust:mapreduce是一种比较蛮力的办法,每个查询几乎需要处理整个数据集,至少是数据集的很大一部分。在合理的时间内对整个数据集合的数据即时查询,是对数据的一种创新。rackspace的mailtrust部门,使用hadoop处理邮件日志,他们做用户地理分布查询。“这些数据非常有用,每个月运行一次决定哪些rackspace数据中心需要添加新的邮件服务器“。通过整合数百gb的数据,并分析,可以通过这些数据改善现有服务。1.1.2 hadoop的发展史

hadoop起源于nutch网络搜索引擎,nutch是lucene(一个文本搜索系统库)的一部分,创始人为doug cutting。

nutch项目开始于2002年

2004年开始开发gfs的开源版本ndfs,谷歌发表论文向全世界介绍它的mapreduce系统。2005年实现了mapreduce的开源版本。

2006年将hadoop移出nutch独立成为一个项目,hadoop创始人进入雅虎

2008年hadoop成为apache顶级项目,证明了其成功。209s 完成1tb数据排序 2009年4月 59秒排序500gb 1400节点 173分钟排序100t的数据3400节点典型案例纽约时报facebook last.fm

1.1.3 hadoop生态系统

pig:数据流语言和运行环境,检索非常大的数据集

hive: 管理hdfs中的数据,提供sql查询

hbase: 安列存储数据库,支持批量式计算和点查询

zookeeper: 一个分布式、可用性高的协调系统。zookeeper提供分布式锁之类的基本服务用于构建分布式应用。

sqoop: 在数据库和hdfs之间高效传输的数据工具。

kerberos:实现的是机器级别的安全认证,也就是前面提到的服务到服务的认证问题。防止了用户伪装成datanode,tasktracker,去接受jobtracker,namenode的任务指派。kerberos 对可信任的客户端提供认证,确保他们可以执行作业的相关操作。防止用户恶意冒充client 提交作业的情况。用户无法伪装成其他用户入侵到一个hdfs或者mapreduce集群上。用户即使知道datanode的相关信息,也无法读取hdfs上的数据,用户无法发送对于作业的操作到jobtracker上。

2 主要研究的内容

2.1 系统概述

2.1.1 功能与作用

众所周知,现代社会的信息量增长速度极快,这些信息里又积累着大量的数据,其中包括个人数据和工业数据。预计到2020年,每年产生的数字信息将会有超过1/3的内容驻留在云平台中或借助云平台处理。我们需要对这些数据进行分析和处理,以获取更多有价值的信息。那么我们如何高效地存储和管理这些数据,如何分析这些数据呢?这时可以选用hadoop系统,它在处理这类问题时,采用了分布式存储方式,提高了读写速度,并扩大了存储容量。采用mapreduce来整合分布式文件系统上的数据,可保证分析和处理数据的高效。与此同时,hadoop还采用存储冗余数据的方式保证了数据的安全性。

hadoop中hdfs的高容错特性,以及它是基于java语言开发的,这使得hadoop可以部署在低廉的计算机集群中,同时不限于某个操作系统。hadoop中hdfs的数据管理能力,mapreduce 处理任务时的高效率,以及它的开源特性,使其在同类的分布式系统中大放异彩,并在众多行业和科研领域中被广泛采用。

2.1.2 具体任务

对本系统分析后,系统的具体任务主要如下:

1) 调研该项目的状况和成果。

2) 对所选题目进行可行性分析,从技术和可操作性上进行分析

3) 根据目前掌握和了解的技术选择最适合的开发工具和开发语言,对所用到的

技术及语言相关知识进行学习巩固

4) 配置,部署hadoop

5) 测试,使用hadoop

2.1.3 设备要求

1) 操作系统

centos6.2

2) hadoop-1.0.4-13) jdk1.6.0_04

2.2 系统设计

2.2.1 体系结构

hadoop的核心框架包括两个部分:hdfs 和mapreduce;hdfs(即hadoop distributed system 的缩写)是分布式计算的基石,而mapreduce是任务的分解和结果的汇总。简单的说,map 就是将一个任务分解成为多个任务,而reduce就是将分解后多任务处理的结果汇总起来得出最后的结果;hdfs是一个与其它文件系统类似的,对于整个集群有单一的命名空间,文件被分割为多块分配存储到数据节点上的一个系统。

图2.1 数据处理流程图

3 设计的预期结果

1) 部署和测试hadoop

随时掌控工作的全面情况。

2) 使用hadoop

用来实现诸如统计单词出现次数的mapreduce程序篇二:云计算开题报告

科研训练开题报告

题目:

云计算以及hadoop的简单应用

学院专业学号姓名指导老师

数学与计算机学院计算机科学与技术

090501219 吴高福李诗高 2012-05-25

一. 课题名称

云计算以及hadoop的简单应用二.课题的背景

云计算和移动化是互联网的两大发展趋势。云计算为移动互联网的发展注入了动力。it 和电信企业将基于已有基础进行价值延伸,力求在“端”—“管”—“云”的产业链中占据有利位置甚至获得主导地位。电信运营商在数据中心、用户资源、网络管理经验和服务可靠性等方面具有优势,目前主要通过与it 企业的合作逐步推出云计算服务。

鉴于云计算有广阔应用前景,世界上许多国家都将它列为优先发展的战略产业,众多企业投入大量人力物力开发云应用产品。然而,云计算产业尚处于发展的起步阶段。云计算从理论基础、技术、服务模式和标准化工作等方面都不够成熟。云计算的发展需要政府、企业和科研机构投入人力和物力,进行研究和开发。国际组织积极推动云计算的标准化工作,包括中国在内的各国政府高度重视云计算并积极采取行动推动云计算的发展。云计算的市场潜力巨大,随着用户的信任感不断提高,未来几年将继续保持较快增长。

三. 研究意义

本文主要综述云计算相关技术,阐述云计算的基本概念,核心技术和标准化工作,并使用hadoop下的map/reduce写了个简单的应用程序wordcount来体现云计算的强大四研究的进度安排

第1周:完成开题报告

第2-6周:围绕云计算理论基础及应用情况,对云计算的研究机构以及提供云计算产品与服务的企业的云平台的使用或文献进行分析、比较、思考并提出有关设想。第6-7周:中期检查

第7-15周:论文的初稿,教师指导、学生修改和完善第16周:论文的定稿、答辩

五.纲要

1.云计算概述

1.1什么是云计算 1.2云计算的种类

1.3云计算的前世今生 1.4云计算机的趋势

1.5为什么需要云计算机

2 云计算的实现

2.1 云资源调度 2.2 负载均衡算法

3 云计算的基本应用

3.1 hadoop简介 3.2 map/reduce3.3 hadoop上的map/reduce程序

七.参考资料

○1《实战hadoop-开启通向云计算的捷径》刘鹏电子工业出版社○2维基百科条目—云计算:

3 《云计算实现、管理与安全》,(美)john w.rittinghouse,james f.ransome著田思源、赵学锋译。机械○

工业出版社

4《云计算—资源调度管理》田文洪、赵勇。国防工业出版社○

5《虚拟化与云计算》黄建波,丁扬,方芳○

6《云计算及其历史与发展》○

7《科技创新导报》2009 no.28 <浅析云计算的安全策略>高云○

8 中国比特网:○

11《虚拟化与云计算》北京:电子工业出版社,2009.10 ○篇三:基于hadoop的分布式存储平台的搭建与验证

毕业设计(论文)

中文题目:基于hadoop的分布式存储

平台的搭建与验证

英文题目: setuping and verification distributed storage platform

based on hadoop

1

学院:计算机与信息技术专业:信息安全学生姓名:学号:指导教师:月日

2

任务书

题目:基于hadoop的分布式文件系统的实现与验证适合专业:信息安全指导教师(签名):提交日期: 2013 年 3 月 8 日

学院:计算机与信息技术学院专业:信息安全

学生姓名:学号:

毕业设计(论文)基本内容和要求:

本项目的目的是要在单独的一台计算机上实现hadoop多节点分布式

计算系统。

基本原理及基本要求如下:

1. 实现一个namenode

namenode 是一个通常在 hdfs 实例中的单独机器上运行的软件。它负

责管理文件系统名称空间和控制外部客户机的访问。namenode 决定是否将

文件映射到 datanode 上的复制块上。

实际的 i/o 事务并没有经过 namenode,只有表示 datanode 和块的

文件映射的元数据经过 namenode。当外部客户机发送请求要求创建文件

时,namenode 会以块标识和该块的第一个副本的 datanode ip 地址作为

响应。这个 namenode 还会通知其他将要接收该块的副本的 datanode。

2。实现若干个datanode

datanode 也是一个通常在 hdfs 实例中的单独机器上运行的软件。

hadoop 集群包含一个 namenode 和大量 datanode。datanode 通常以机架

的形式组织,机架通过一个交换机将所有系统连接起来。hadoop 的一个假

设是:机架内部节点之间的传输速度快于机架间节点的传输速度。

datanode 响应来自 hdfs 客户机的读写请求。它们还响应来自

namenode 的创建、删除和复制块的命令。namenode 依赖来自每个

datanode 的定期心跳(heartbeat)消息。每条消息都包含一个块报告,

namenode 可以根据这个报告验证块映射和其他文件系统元数据。如果

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Hadoop题库

1. 以下哪一项不属于Hadoop可以运行的模式___C___。 A. 单机(本地)模式 B. 伪分布式模式 C. 互联模式 D. 分布式模式 2. Hadoop的作者是下面哪一位__B____。 A. Martin Fowler B. Doug cutting C. Kent Beck D. Grace Hopper 3. 下列哪个程序通常与 NameNode 在同一个节点启动__D___。 A. TaskTracker B. DataNode C. SecondaryNameNode D. Jobtracker 4. HDFS 默认 Block Size的大小是___B___。 5. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈____C__。 A. CPU B. 网络

C. 磁盘IO D. 内存 6. 下列关于MapReduce说法不正确的是_____C_。 A. MapReduce是一种计算框架 B. MapReduce来源于google的学术论文 C. MapReduce程序只能用java语言编写 D. MapReduce隐藏了并行计算的细节,方便使用 8. HDFS是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,具有高容错、高可靠性、高可扩展性、高吞吐率等特征,适合的读写任务是 __D____。 A.一次写入,少次读 B.多次写入,少次读 C.多次写入,多次读 D.一次写入,多次读 9. HBase依靠__A____存储底层数据。 A. HDFS B. Hadoop C. Memory D. MapReduce 10. HBase依赖___D___提供强大的计算能力。 A. Zookeeper B. Chubby C. RPC D. MapReduce

Hadoop大数据平台架构与实践--基础篇

Hadoop大数据平台架构与实践--基础篇 大数据时代已经到来,越来越多的行业面临着大量数据需要存储以及分析的挑战。Hadoop,作为一个开源的分布式并行处理平台,以其高扩展、高效率、高可靠等优点,得到越来越广泛的应用。 本课旨在培养理解Hadoop的架构设计以及掌握Hadoop的运用能力。 导师简介 Kit_Ren,博士,某高校副教授,实战经验丰富,曾担任过大型互联网公司的技术顾问,目前与几位志同道合的好友共同创业,开发大数据平台。 课程须知 本课程需要童鞋们提前掌握Linux的操作以及Java开发的相关知识。对相关内容不熟悉的童鞋,可以先去《Linux达人养成计划Ⅰ》以及《Java入门第一季》进行修炼~~ 你能学到什么? 1、Google的大数据技术 2、Hadoop的架构设计 3、Hadoop的使用 4、Hadoop的配置与管理 大纲一览 第1章初识Hadoop 本章讲述课程大纲,授课内容,授课目标、预备知识等等,介绍Hadoop的前世今生,功能与优势 第2章 Hadoop安装 本章通过案例的方式,介绍Hadoop的安装过程,以及如何管理和配置Hadoop 第3章 Hadoop的核心-HDFS简介 本章重点讲解Hadoop的组成部分HDFS的体系结构、读写流程,系统特点和HDFS

的使用。 第4章 Hadoop的核心-MapReduce原理与实现 本章介绍MapReduce的原理,MapReduce的运行流程,最后介绍一个经典的示例WordCount 第5章开发Hadoop应用程序 本章介绍在Hadoop下开发应用程序,涉及多个典型应用,包括数据去重,数据排序和字符串查找。 课程地址:https://www.wendangku.net/doc/9e17250115.html,/view/391

运维面试题 含答案

运维工程师面试题 姓名: 答题时间: 1.新安装MYSQL后怎样提升MYSQL的安全级别? A.修改mysql默认端口 下可以通过iptables来限制访问mysql端口的IP地址 C.对所有用户设置较复杂密码并严格指定对应账号的访问IP(可在mysql库中user表中指定用户的访问可访问IP地址) 特权账号的处理(建议给root账号设置强密码,并指定只允许本地登录) E.开启二进制查询日志和慢查询日志 安装目录及数据存储目录权限控制:给mysql安装目录读取权限,给mysql日志和数据所在目录读取和写入权限 G.删除无用mysql账号和删除无用的数据库(安装好的mysql默认会有个test库,可将其删除) 2.MYSQL的主从原理,怎么配置文件? 整体上来说,复制有3个步骤: 将改变记录到二进制日志(binary log)中(这些记录叫做二进制日志事件,binary log events); 将master的binary log events拷贝到它的中继日志(relay log); 重做中继日志中的事件,将改变反映它自己的数据。 3.mysql主从复制的优点 <1> 如果主服务器出现问题,可以快速切换到从服务器提供的服务; <2> 可以在从服务器上执行查询操作,降低主服务器的访问压力;

<3> 可以在从服务器上执行备份,以避免备份期间影响主服务器的服务。 4.Mysql复制的基本原理过程 (1)Slave上面的IO线程连接上Master,并请求从指定日志文件的指定位置(或者从最开始的日志)之后的日志内容; (2)Master接收到来自Slave的IO线程的请求后,通过负责复制的IO线程根据请求信息读取指定日志指定位置之后的日志信息,返回给Slave端的IO线程。返回信息中除了日志所包含的信息之外,还包括本次返回的信息在Master端binary log文件的名称以及在Binary log中的位置; (3)Slave的IO线程收到信息后,将接收到的日志内容依次写入到Slave端的RelayLog 文件()的最末端,并将读取到的Master端的bin-log的文件名和位置记录到master-info文件中,以便在下一次读取的时候能够清楚的告诉master“我需要从某个bin-log的哪个位置开始往后的日志内容,请发给我” (4)Slave的SQL线程检测到Relay Log中新增加了内容后,会马上解析该Log文件中的内容成为在Master端真实执行时候的那些可执行的查询或操作语句,并在自身执行那些查询或操作语句,这样,实际上就是在master端和Slave端执行了同样的查询或操作语句,所以两端的数据是完全一样的。 5.为MYSQL添加一个用户? mysql> grant select,insert,update,delete on book.* to test2@localhost identified by “abc”;? ? #增加test2用户,密码为abc。并只能在localhost这台主机上登录,并且只能访问book这个库中的表,具有查询,插入,更新,删除权限; 语法:mysql> GRANT <权限> ON <库>.<表> TO ‘用户’@’主机名’ identified by “密码”; 6.写一个脚本将数据库备份并打包至远程服务器/backup目录下。 mount /mnt cd /mnt /usr/local/mysql/bin/mysqldump -hlocalhost -uroot test > tar czf rm -f

Hadoop试题题库

精品文档 1. 以下哪一项不属于Hadoop可以运行的模式___C___。 A. 单机(本地)模式 B. 伪分布式模式 C. 互联模式 D. 分布式模式 2. Hadoop的作者是下面哪一位__B____。 A. Martin Fowler B. Doug cutting C. Kent Beck D. Grace Hopper 3. 下列哪个程序通常与 NameNode 在同一个节点启动__D___。 A. TaskTracker B. DataNode C. SecondaryNameNode D. Jobtracker 4. HDFS 默认 Block Size的大小是___B___。 A.32MB B.64MB C.128MB D.256M 5. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈____C__。 A. CPU B. 网络 C. 磁盘IO D. 内存 6. 下列关于MapReduce说法不正确的是_____C_。 A. MapReduce是一种计算框架 B. MapReduce来源于google的学术论文 C. MapReduce程序只能用java语言编写 D. MapReduce隐藏了并行计算的细节,方便使用 8. HDFS是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,具有高容错、高可靠性、 高可扩展性、高吞吐率等特征,适合的读写任务是 __D____。 A.一次写入,少次读 B.多次写入,少次读 C.多次写入,多次读 D.一次写入,多次读

9. HBase依靠__A____存储底层数据。 A. HDFS B. Hadoop C. Memory D. MapReduce 10. HBase依赖___D___提供强大的计算能力。 A. Zookeeper B. Chubby C. RPC D. MapReduce 11. HBase依赖___A___提供消息通信机制 A. Zookeeper B. Chubby C. RPC D. Socket 12. 下面与HDFS类似的框架是___C____? A. NTFS B. FAT32 C. GFS D. EXT3 13. 关于 SecondaryNameNode 下面哪项是正确的___C___。 A. 它是 NameNode 的热备 B. 它对内存没有要求 C. 它的目的是帮助 NameNode 合并编辑日志,减少 NameNode 启动时间 D. SecondaryNameNode 应与 NameNode 部署到一个节点 14. 大数据的特点不包括下面哪一项___D___。 A. 巨大的数据量 B. 多结构化数据 C. 增长速度快 D. 价值密度高 HBase测试题 1. HBase来源于哪一项? C

大数据工程师面试题

大数据工程师面试题 大数据工程师面试,对于很多人来说应该都不陌生了吧,虽说大数据就业前景很好,但想要成功进入名企,并不是一件容易的事情,不仅仅需要专业的技能,还需要你在面试的时候认真准备一下。面试的时候,我们会遇到各种各样的问题,千锋讲师今天就先讲解一下面试经常会遇到的问题,Hadoop是如何工作的? Hadoop是一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架,以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题,因而在大数据培训机构中是必须学习的课程,也是面试中面试官非常注重的一个技术点。 Hadoop是如何工作的? Hadoop是从Google文件系统发源而来,并且他是一个用Java开发的跨平台的应用。核心组件有: Hadoop Common,拥有其他模块所依赖的库和基础

工具,Hadoop分布式文件系统(HDFS),负责存储,Hadoop YARN,管理计算资源,和Hadoop MapReduce,负责处理的过程。 Hadoop把文件拆成小块并且把他们分发给集群中的节点。然后,它使用打包的代码分发到节点上并行处理数据。这意味着可以处理数据的速度会比使用传统的体系结构的更快。 一个典型的Hadoop集群都会有主节点和从节点或者叫工作节点。主节点有一个任务跟踪器,任务调度,名字节点和数据节点组成。从节点通常作为一个数据节点和任务调度器,不过特殊的场景下程序可能只有数据节点然后在其他的从节点进行处理计算。 在大的Hadoop集群中,通常会使用一个专用的名字节点来管理HDFS节点的文件系统索引信息,这防止了文件系统的数据丢失和损坏。 千锋教育拥有一支的强师队伍,在教学研究方面,我们老师不断的推陈出新,探索更新的教学方式,结合时代所需不断更新课程大纲,加强学生对于知识的理解和运用。千锋讲师对于大数据行业时刻保持一定的敏感性和前瞻性,定期与各大企业的技术官交流分析,掌握大数据的发展动向,不仅仅可以帮助同学们更好的学习大数据技术,还会预测一些大数据工程师面试题,为同学们的就业之路披荆斩棘。 关键词:大数据工程师面试题

Hadoop大数据平台介绍

Hadoop是什么 Apache Hadoop is an open source software framework for storage and large scale processing of data-sets on clusters of commodity hardware

Hadoop名字的由来 Hadoop was created by Doug Cutting and Mike Cafarella in 2005 Named the project after son's toy elephant

从移动数据到移动算法

Hadoop的核心设计理念?可扩展性 ?可靠性

相对于传统的BI 架构转变 数据仓库电子表格 视觉化工 具 数据挖掘集成开发工具 数据集市 企业应用工具 传统文件日志社交& 网络遗留系 统结构化 非结构化 音视频数据应用非关系型数据库内存数据库NO SQL 应用 Nod e Nod e Nod e Hadoop * Web Apps MashUps 导出/导入INSIGHTS 消费Create Map 存储/计算实时数据处理通道(Spark,Storm)数据交换平台数据存储计算平台数据访问 层Kafka Flume Goldengat e Shareplex ..传感器传感器

hadoop 的适用场景 小数据+ 小计算量OLTP 业务系统:ERP/CRM/EDA 大数据+ 小计算量如全文检索,传统的ETL 小数据+大计算量D a t a Compute 数据 计算 实时性

hadoop练习题--带答案资料

h a d o o p练习题--带 答案

Hadoop 练习题姓名:分数: 单项选择题 1.下面哪个程序负责HDFS数据存储。 a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode √ d)secondaryNameNode e)tasktracker 2.HDfS中的block默认保存几份? a)3份√ b)2份 c)1份 d)不确定 3.下列哪个程序通常与NameNode在一个节点启动? a)SecondaryNameNode b)DataNode c)TaskTracker d)Jobtracker√ 4.Hadoop作者 a)Martin Fowler b)Kent Beck c)Doug cutting√ 5.HDFS默认Block Size a)32MB b)64MB√ c)128MB 6.下列哪项通常是集群的最主要的性能瓶颈 a)CPU b)网络 c)磁盘√ d)内存

7.关于SecondaryNameNode哪项是正确的? a)它是NameNode的热备 b)它对内存没有要求 c)它的目的是帮助NameNode合并编辑日志,减少NameNode启动时间√ d)SecondaryNameNode应与NameNode部署到一个节点 8.一个gzip文件大小75MB,客户端设置Block大小为64MB,请我其占用几个Block? a) 1 b)2√ c) 3 d) 4 9.HDFS有一个gzip文件大小75MB,客户端设置Block大小为64MB。当运行mapreduce 任务读取该文件时input split大小为? a)64MB b)75MB√ c)一个map读取64MB,另外一个map读取11MB 10.HDFS有一个LZO(with index)文件大小75MB,客户端设置Block大小为64MB。当运 行mapreduce任务读取该文件时input split大小为? a)64MB b)75MB c)一个map读取64MB,另外一个map读取11MB√ 多选题: 11.下列哪项可以作为集群的管理工具 a)Puppet√ b)Pdsh√ c)Cloudera Manager√ d)Rsync + ssh + scp√ 12.配置机架感知的下面哪项正确 a)如果一个机架出问题,不会影响数据读写√ b)写入数据的时候会写到不同机架的DataNode中√ c)MapReduce会根据机架获取离自己比较近的网络数据√ 13.Client端上传文件的时候下列哪项正确 a)数据经过NameNode传递给DataNode b)Client端将文件以Block为单位,管道方式依次传到DataNode√ c)Client只上传数据到一台DataNode,然后由NameNode负责Block复制工作 d)当某个DataNode失败,客户端会继续传给其它DataNode √

(完整版)hadoop常见笔试题答案

Hadoop测试题 一.填空题,1分(41空),2分(42空)共125分 1.(每空1分) datanode 负责HDFS数据存储。 2.(每空1分)HDFS中的block默认保存 3 份。 3.(每空1分)ResourceManager 程序通常与NameNode 在一个节点启动。 4.(每空1分)hadoop运行的模式有:单机模式、伪分布模式、完全分布式。 5.(每空1分)Hadoop集群搭建中常用的4个配置文件为:core-site.xml 、hdfs-site.xml 、mapred-site.xml 、yarn-site.xml 。 6.(每空2分)HDFS将要存储的大文件进行分割,分割后存放在既定的存储块 中,并通过预先设定的优化处理,模式对存储的数据进行预处理,从而解决了大文件储存与计算的需求。 7.(每空2分)一个HDFS集群包括两大部分,即namenode 与datanode 。一般来说,一 个集群中会有一个namenode 和多个datanode 共同工作。 8.(每空2分) namenode 是集群的主服务器,主要是用于对HDFS中所有的文件及内容 数据进行维护,并不断读取记录集群中datanode 主机情况与工作状态,并通过读取与写入镜像日志文件的方式进行存储。 9.(每空2分) datanode 在HDFS集群中担任任务具体执行角色,是集群的工作节点。文 件被分成若干个相同大小的数据块,分别存储在若干个datanode 上,datanode 会定期向集群内namenode 发送自己的运行状态与存储内容,并根据namnode 发送的指令进行工作。 10.(每空2分) namenode 负责接受客户端发送过来的信息,然后将文件存储位置信息发 送给client ,由client 直接与datanode 进行联系,从而进行部分文件的运算与操作。 11.(每空1分) block 是HDFS的基本存储单元,默认大小是128M 。 12.(每空1分)HDFS还可以对已经存储的Block进行多副本备份,将每个Block至少复制到 3 个相互独立的硬件上,这样可以快速恢复损坏的数据。 13.(每空2分)当客户端的读取操作发生错误的时候,客户端会向namenode 报告错误,并 请求namenode 排除错误的datanode 后,重新根据距离排序,从而获得一个新的的读取路径。如果所有的datanode 都报告读取失败,那么整个任务就读取失败。14.(每空2分)对于写出操作过程中出现的问题,FSDataOutputStream 并不会立即关闭。 客户端向Namenode报告错误信息,并直接向提供备份的datanode 中写入数据。备份datanode 被升级为首选datanode ,并在其余2个datanode 中备份复制数据。 NameNode对错误的DataNode进行标记以便后续对其进行处理。 15.(每空1分)格式化HDFS系统的命令为:hdfs namenode –format 。 16.(每空1分)启动hdfs的shell脚本为:start-dfs.sh 。 17.(每空1分)启动yarn的shell脚本为:start-yarn.sh 。 18.(每空1分)停止hdfs的shell脚本为:stop-dfs.sh 。 19.(每空1分)hadoop创建多级目录(如:/a/b/c)的命令为:hadoop fs –mkdir –p /a/b/c 。 20.(每空1分)hadoop显示根目录命令为:hadoop fs –lsr 。 21.(每空1分)hadoop包含的四大模块分别是:Hadoop common 、HDFS 、

Hadoop最全面试题整理(附目录)

Hadoop面试题目及答案(附目录) 选择题 1.下面哪个程序负责HDFS 数据存储。 a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker 答案C datanode 2. HDfS 中的block 默认保存几份? a)3 份b)2 份c)1 份d)不确定 答案A 默认3 份 3.下列哪个程序通常与NameNode 在一个节点启动? a)SecondaryNameNode b)DataNode c)TaskTracker d)Jobtracker 答案D 分析:hadoop 的集群是基于master/slave 模式,namenode 和jobtracker 属于master,datanode 和tasktracker 属于slave,master 只有一个,而slave 有多个SecondaryNameNode 内存需求和NameNode 在一个数量级上,所以通常secondaryNameNode(运行在单独的物理机器上)和NameNode 运行在不同的机器上。 JobTracker 和TaskTracker JobTracker 对应于NameNode,TaskTracker 对应于DataNode,DataNode 和NameNode 是针对数据存放来而言的,JobTracker 和TaskTracker 是对于MapReduce 执行而言的。mapreduce 中几个主要概念,mapreduce 整体上可以分为这么几条执行线索:jobclient,JobTracker 与TaskTracker。 1、JobClient 会在用户端通过JobClient 类将应用已经配置参数打包成jar 文件存储到hdfs,并把路径提交到Jobtracker,然后由JobTracker 创建每一个Task(即MapTask 和ReduceTask)并将它们分发到各个TaskTracker 服务中去执行。 2、JobTracker 是一个master 服务,软件启动之后JobTracker 接收Job,负责调度Job 的每一个子任务task 运行于TaskTracker 上,并监控它们,如果发现有失败的task 就重新运行它。一般情况应该把JobTracker 部署在单独的机器上。 3、TaskTracker 是运行在多个节点上的slaver 服务。TaskTracker 主动与JobTracker 通信,接收作业,并负责直接执行每一个任务。TaskTracker 都需要运行在HDFS 的DataNode 上。 4. Hadoop 作者 a)Martin Fowler b)Kent Beck c)Doug cutting 答案C Doug cutting 5. HDFS 默认Block Size a)32MB b)64MB c)128MB 答案:B 6. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈 a)CPU b)网络c)磁盘IO d)内存 答案:C 磁盘 首先集群的目的是为了节省成本,用廉价的pc 机,取代小型机及大型机。小型机和大型机

Hadoop大数据平台-测试报告及成功案例

Hadoop大数据平台测试报告及成功案例

目录 1技术规范书应答书 ................................. 错误!未定义书签。2技术方案建议 ......................................... 错误!未定义书签。3测试及验收 ............................................. 错误!未定义书签。4项目实施与管理 ..................................... 错误!未定义书签。5人员资质与管理 ..................................... 错误!未定义书签。6技术支持及保修 ..................................... 错误!未定义书签。7附录 ......................................................... 错误!未定义书签。

1.1 大数据平台测试报告 1.1.1某银行Cloudera CDH 性能测试测试 某银行现有HODS在支撑行内业务方面已经遇到瓶颈。希望通过搭建基于Hadoop 的历史数据平台(新HODS),以提升平台运行效率及数据覆盖面,支撑未来大数据应用,满足未来业务发展需求。本次POC测试的主要目的是验证Hadoop商业发行版(EDH) 是否可以满足某银行HODS应用特点,主要考察点包括: ?验证产品本身的易用性、可扩展性,主要涉及集群的部署、运维、监控、升级等; ?验证产品对安全性的支持,包括认证、授权、审计三大方面; ?验证产品对资源分配的控制与调度; ?验证Hadoop基本功能,包括可靠性、稳定性、故障恢复等; ?验证Hadoop子系统(包括HDFS、HBase、Hive、Impala等) 的性能、使用模式、设计思想、迁移代价等。 1.1.1.1基础设施描述 1.1.1.1.1硬件配置 硬件配置分为两类:管理节点(master node) 与计算节点(worker node)。 管理节点配置(2) CPU Intel? Xeon? E5-2650 v3 2.3GHz,25M Cache,9.60GT/s QPI,Turbo,HT,10C/20T (105W) Max Mem 2133MHz (40 vcore) 内存16GB RDIMM, 2133MT/s, Dual Rank, x4 Data Width (128GB) 网络Intel X520 DP 10Gb DA/SFP+ Server Adapter, with SR Optics

大数据技术Hadoop面试题

大数据技术Hadoop面试题,看看你能答对多少? 单项选择题 1. 下面哪个程序负责HDFS 数据存储。 a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker 2. HDfS 中的block 默认保存几份? a)3 份 b)2 份 c)1 份 d)不确定 3. 下列哪个程序通常与NameNode 在一个节点启动? a)SecondaryNameNode b)DataNode c)TaskTracker d)Jobtracker 4. Hadoop 作者 a)Martin Fowler b)Kent Beck c)Doug cutting 5. HDFS 默认Block Size a)32MB b)64MB c)128MB 6. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈 a)CPU b)网络 c)磁盘 d)内存 7. 关于SecondaryNameNode 哪项是正确的? a)它是NameNode 的热备 b)它对内存没有要求 c)它的目的是帮助NameNode 合并编辑日志,减少NameNode 启动时间 d)SecondaryNameNode 应与NameNode 部署到一个节点 多选题: 8. 下列哪项可以作为集群的管理工具 a)Puppet b)Pdsh c)Cloudera Manager d)d)Zookeeper

9. 配置机架感知的下面哪项正确 a)如果一个机架出问题,不会影响数据读写 b)写入数据的时候会写到不同机架的DataNode 中 c)MapReduce 会根据机架获取离自己比较近的网络数据 10. Client 端上传文件的时候下列哪项正确 a)数据经过NameNode 传递给DataNode b)Client 端将文件切分为Block,依次上传 c)Client 只上传数据到一台DataNode,然后由NameNode 负责Block 复制工作 11. 下列哪个是Hadoop 运行的模式 a)单机版 b)伪分布式 c)分布式 12. Cloudera 提供哪几种安装CDH 的方法 a)Cloudera manager b)Tar ball c)Yum d)Rpm 判断题: 13. Ganglia 不仅可以进行监控,也可以进行告警。() 14. Block Size 是不可以修改的。() 15. Nagios 不可以监控Hadoop 集群,因为它不提供Hadoop 支持。() 16. 如果NameNode 意外终止,SecondaryNameNode 会接替它使集群继续工作。() 17. Cloudera CDH 是需要付费使用的。() 18. Hadoop 是Java 开发的,所以MapReduce 只支持Java 语言编写。() 19. Hadoop 支持数据的随机读写。() 20. NameNode 负责管理metadata,client 端每次读写请求,它都会从磁盘中读取或则会写入metadata 信息并反馈client 端。() 21. NameNode 本地磁盘保存了Block 的位置信息。() 22. DataNode 通过长连接与NameNode 保持通信。() 23. Hadoop 自身具有严格的权限管理和安全措施保障集群正常运行。() 24. Slave 节点要存储数据,所以它的磁盘越大越好。() 25. hadoop dfsadmin –report 命令用于检测HDFS 损坏块。() 26. Hadoop 默认调度器策略为FIFO() 27. 集群内每个节点都应该配RAID,这样避免单磁盘损坏,影响整个节点运行。() 28. 因为HDFS 有多个副本,所以NameNode 是不存在单点问题的。() 29. 每个map 槽就是一个线程。() 30. Mapreduce 的input split 就是一个block。() 31. NameNode 的Web UI 端口是50030,它通过jetty 启动的Web 服务。() 32. Hadoop 环境变量中的HADOOP_HEAPSIZE 用于设置所有Hadoop 守护线程的内存。它默认是200 GB。() 33. DataNode 首次加入cluster 的时候,如果log 中报告不兼容文件版本,那需要NameNode执行“Hadoop namenode -format”操作格式化磁盘。() 【编辑推荐】 没有数据分析大数据什么也不是...... 大数据告诉你,真正的白富美的生活是怎样的呢?

(完整版)hadoop习题册

第一章大数据概述 1.互联网的发展分为______个阶段。 A.一 B.三 C.二 D.四 2.下列不属于大数据特点的是()。 A.种类和来源多样化 B.数据量巨大 C.分析处理速度快 D.价值密度高 3.互联网发展的第_____个时代为智能互联网。 A.3.0 B.4.0 C.1.0 D.2.0 4.关于大数据叙述不正确的一项是()。 A.大数据=“海量数据”+“复杂类型的数据” B.大数据是指在一定时间对内容抓取、管理和处理的数据集合 C.大数据可以及时有效的分析海量的数据 D.数据包括结构化数据、半结构化数据、结构化数据。 5.下列数据换算正确的一项为()。 A.1YB=1024EB B.1TB=1024MB C.1PB==1024EB D.1024ZB=1EB 6.结构化数据的表现形式为______。 A.文本 B.视图 C.二维表 D.查询 7.结构化的数据,先有________,再有_________. A.数据结构 B.结构数据 C.内容结构 D.结构内容 8.结构化的数据,先有________,再有_________. A.数据结构 B.结构数据 C.内容结构 D.结构内容 9.软件是大数据的_________。 A.核心 B.部件 C.引擎 D.集合 10.大数据技术不包括( )。 A.数据计算 B.数据存储 C.数据冗余 D.数据采集 11.大数据的特点不包括()。 A.数量大 B.类型少 C.速度快 D.价值高 第二章Hadoop简介 1.下列对云栈架构层数不正确的一项为________。 A.三层云栈架构 B.四层云栈架构 C.五层云栈架构 D.六层云栈架构 2.下列______不是云计算三层架构的概括。

Hadoop试题题库

1.以下哪一项不属于H a d o o p可以运行的模式___C___。 A. 单机(本地)模式 B. 伪分布式模式 C. 互联模式 D. 分布式模式 2. Hadoop的作者是下面哪一位__B____。 A. Martin Fowler B. Doug cutting C. Kent Beck D. Grace Hopper 3. 下列哪个程序通常与 NameNode 在同一个节点启动__D___。 A. TaskTracker B. DataNode C. SecondaryNameNode D. Jobtracker 4. HDFS 默认 Block Size的大小是___B___。 5. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈____C__。 A. CPU B. 网络 C. 磁盘IO D. 内存 6. 下列关于MapReduce说法不正确的是_____C_。 A. MapReduce是一种计算框架 B. MapReduce来源于google的学术论文 C. MapReduce程序只能用java语言编写 D. MapReduce隐藏了并行计算的细节,方便使用 8. HDFS是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,具有高容错、高可靠性、高可扩展性、高吞吐率等特征,适合的读写任务是 __D____。 A.一次写入,少次读 B.多次写入,少次读 C.多次写入,多次读 D.一次写入,多次读 9. HBase依靠__A____存储底层数据。 A. HDFS B. Hadoop C. Memory D. MapReduce 10. HBase依赖___D___提供强大的计算能力。 A. Zookeeper

Hadoop 100道面试题及答案解析

3.6 误) 3.7Hadoop支持数据的随机读写。(错) (8) NameNode负责管理metadata,client端每次读写请求,它都会从磁盘中3.8 读取或则会写入metadata信息并反馈client端。(错误) (8) NameNode本地磁盘保存了Block的位置信息。(个人认为正确,欢迎提出其它意见) (9) 3.9 3.10 3.11DataNode通过长连接与NameNode保持通信。(有分歧) (9) Hadoop自身具有严格的权限管理和安全措施保障集群正常运行。(错误)9 3.12 3.13 3.14Slave节点要存储数据,所以它的磁盘越大越好。(错误) (9) hadoop dfsadmin–report命令用于检测HDFS损坏块。(错误) (9) Hadoop默认调度器策略为FIFO(正确) (9) 100道常见Hadoop面试题及答案解析 目录 1单选题 (5) 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7下面哪个程序负责HDFS数据存储。 (5) HDfS中的block默认保存几份? (5) 下列哪个程序通常与NameNode在一个节点启动? (5) Hadoop作者 (6) HDFS默认Block Size (6) 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈: (6) 关于SecondaryNameNode哪项是正确的? (6) 2 3多选题 (7) 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 下列哪项可以作为集群的管理? (7) 配置机架感知的下面哪项正确: (7) Client端上传文件的时候下列哪项正确? (7) 下列哪个是Hadoop运行的模式: (7) Cloudera提供哪几种安装CDH的方法? (7) 判断题 (8) 3.1 3.2 3.3 Ganglia不仅可以进行监控,也可以进行告警。(正确) (8) Block Size是不可以修改的。(错误) (8) Nagios不可以监控Hadoop集群,因为它不提供Hadoop支持。(错误) 8 3.4如果NameNode意外终止,SecondaryNameNode会接替它使集群继续工作。(错误) (8) 3.5Cloudera CDH是需要付费使用的。(错误) (8) Hadoop是Java开发的,所以MapReduce只支持Java语言编写。(错 8

基于Hadoop的大数据平台实施——整体架构设计

基于Hadoop的大数据平台实施——整体架构设计大数据的热度在持续的升温,继云计算之后大数据成为又一大众所追捧的新星。我们暂不去讨论大数据到底是否适用于您的公司或组织,至少在互联网上已经被吹嘘成无所不能的超级战舰。好像一夜之间我们就从互联网时代跳跃进了大数据时代!关于到底什么是大数据,说真的,到目前为止就和云计算一样,让我总觉得像是在看电影《云图》——云里雾里的感觉。或许那些正在向你推销大数据产品的公司会对您描绘一幅乌托邦似的美丽画面,但是您至少要保持清醒的头脑,认真仔细的慎问一下自己,我们公司真的需要大数据吗? 做为一家第三方支付公司,数据的确是公司最最重要的核心资产。由于公司成立不久,随着业务的迅速发展,交易数据呈几何级增加,随之而来的是系统的不堪重负。业务部门、领导、甚至是集团老总整天嚷嚷的要报表、要分析、要提升竞争力。而研发部门能做的唯一事情就是执行一条一条复杂到自己都难以想象的SQL语句,紧接着系统开始罢工,内存溢出,宕机........简直就是噩梦。OMG!please release me!!! 其实数据部门的压力可以说是常人难以想象的,为了把所有离散的数据汇总成有价值的报告,可能会需要几个星期的时间或是更长。这显然和业务部门要求的快速响应理念是格格不入的。俗话说,工欲善其事,必先利其器。我们也该鸟枪换炮了......。 网上有一大堆文章描述着大数据的种种好处,也有一大群人不厌其烦的说着自己对大数据的种种体验,不过我想问一句,到底有多少人多少组织真的在做大数据?实际的效果又如何?真的给公司带来价值了?是否可以将价值量化?关于这些问题,好像没看到有多少评论会涉及,可能是大数据太新了(其实底层的概念并非新事物,老酒装新瓶罢了),以至于人们还沉浸在各种美妙的YY中。 做为一名严谨的技术人员,在经过短暂盲目的崇拜之后,应该快速的进入落地应用的研究中,这也是踩着“云彩”的架构师和骑着自行车的架构师的本质区别。说了一些牢骚话,

hadoop练习题--带答案

Hadoop 练习题姓名:分数: 单项选择题 1.下面哪个程序负责HDFS数据存储。 a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode √ d)secondaryNameNode e)tasktracker 2.HDfS中的block默认保存几份? a)3份√ b)2份 c)1份 d)不确定 3.下列哪个程序通常与NameNode在一个节点启动? a)SecondaryNameNode b)DataNode c)TaskTracker d)Jobtracker√ 4.Hadoop作者 a)Martin Fowler b)Kent Beck c)Doug cutting√ 5.HDFS默认Block Size a)32MB b)64MB√ c)128MB 6.下列哪项通常是集群的最主要的性能瓶颈 a)CPU b)网络 c)磁盘√ d)内存

7.关于SecondaryNameNode哪项是正确的? a)它是NameNode的热备 b)它对内存没有要求 c)它的目的是帮助NameNode合并编辑日志,减少NameNode启动时间√ d)SecondaryNameNode应与NameNode部署到一个节点 8.一个gzip文件大小75MB,客户端设置Block大小为64MB,请我其占用几个Block? a) 1 b)2√ c) 3 d) 4 9.HDFS有一个gzip文件大小75MB,客户端设置Block大小为64MB。当运行mapreduce 任务读取该文件时input split大小为? a)64MB b)75MB√ c)一个map读取64MB,另外一个map读取11MB 10.HDFS有一个LZO(with index)文件大小75MB,客户端设置Block大小为64MB。当运 行mapreduce任务读取该文件时input split大小为? a)64MB b)75MB c)一个map读取64MB,另外一个map读取11MB√ 多选题: 11.下列哪项可以作为集群的管理工具 a)Puppet√ b)Pdsh√ c)Cloudera Manager√ d)Rsync + ssh + scp√ 12.配置机架感知的下面哪项正确 a)如果一个机架出问题,不会影响数据读写√ b)写入数据的时候会写到不同机架的DataNode中√ c)MapReduce会根据机架获取离自己比较近的网络数据√ 13.Client端上传文件的时候下列哪项正确 a)数据经过NameNode传递给DataNode b)Client端将文件以Block为单位,管道方式依次传到DataNode√ c)Client只上传数据到一台DataNode,然后由NameNode负责Block复制工作 d)当某个DataNode失败,客户端会继续传给其它DataNode √

Hadoop基础知识面试题大汇总

1.Hadoop集群可以运行的3个模式分别是什么, 都有哪些注意点? ?单机(本地)模式:这种模式在一台单机上运行,没有分布式文件系统,而是直接读写本地操作系统的文件系统。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。 ?伪分布式模式:也是在一台单机上运行,但用不同的Java进程模仿分布式运行中的各类结点 (NameNode,DataNode,JobTracker,TaskTracker,SecondaryNameNode),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。 ?全分布式模式:全分布模式通常被用于生产环境,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。 2. VM是否可以称为Pseudo? 不是,两个事物,同时Pseudo只针对Hadoop。 3. 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。 4. 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。 5. 是否可以在Windows上运行Hadoop? 可以,但是最好不要这么做,Red Hat Linux或者是Ubuntu才是Hadoop的最佳操作系统。 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。

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