Hadoop面试题目及答案Word格式文档下载.docx
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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（Spillfactor）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“connectionrefusedjavaexception’”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Linuxbox，Ubuntu或者是RedHat。
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、TaskTracker、JobTracker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sudohdfs（Enter），su-hdfs（Enter），/etc/init.d/ha（Enter），及/etc/init.d/hadoop-0.20-namenodestart（Enter）。
19.
Fsck的全名？
全名是：
Check。
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-namenodestatus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JobTracker。
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“ProcessID”。
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“nottoreport”。
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-lessSSH连接。
35.
全分布式环境下为什么需求password-lessSSH？
这主要因为集群中通信过于频繁，JobTracker需要尽可能快的给TaskTracker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JobTracker宕掉时，Namenode会发生什么？
当JobTracker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，RedHatLinux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。
第一部分、十道海量数据处理面试题
1、海量日志数据，提取出某日访问XX次数最多的那个IP。
首先是这一天，并且是访问XX的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。
注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。
同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。
然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。
或者如下阐述（雪域之鹰）：
算法思想：
分而治之+Hash
1.IP地址最多有2^32=4G种取值情况，所以不能完全加载到内存中处理；
2.可以考虑采用“分而治之”的思想，按照IP地址的Hash（IP）%1024值，把海量IP日志分别存储到1024个小文件中。
这样，每个小文件最多包含4MB个IP地址；
3.对于每一个小文件，可以构建一个IP为key，出现次数为value的Hashmap，同时记录当前出现次数最多的那个IP地址；
4.可以得到1024个小文件中的出现次数最多的IP，再依据常规的排序算法得到总体上出现次数最多的IP；
2、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。
典型的TopK算法，还是在这篇文章里头有所阐述，详情请参见：
十一、从头到尾彻底解析Hash表算法。
文中，给出的最终算法是：
第一步、先对这批海量数据预处理，在O（N）的时间内用Hash表完成统计（之前写成了排序，特此订正。
July、2011.04.27）；
第二步、借助堆这个数据结构，找出TopK，时间复杂度为N‘logK。
即，借助堆结构，我们可以在log量级的时间内查找和调整/移动。
因此，维护一个K（该题目中是10）大小的小根堆，然后遍历300万的Query，分别和根元素进行对比所以，我们最终的时间复杂度是：
O（N）+N’*O（logK），（N为1000万，N’为300万）。
ok，更多，详情，请参考原文。
或者：
采用trie树，关键字域存该查询串出现的次数，没有出现为0。
最后用10个元素的最小推来对出现频率进行排序。
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。
方案：
顺序读文件中，对于每个词x，取hash（x）%5000，然后按照该值存到5000个小文件（记为x0,x1,…x4999）中。
这样每个文件大概是200k左右。
如果其中的有的文件超过了1M大小，还可以按照类似的方法继续往下分，直到分解得到的小文件的大小都不超过1M。
对每个小文件，统计每个文件中出现的词以及相应的频率（可以采用trie树/hash_map等），并取出出现频率最大的100个词（可以用含100个结点的最小堆），并把100个词及相应的频率存入文件，这样又得到了5000个文件。
下一步就是把这5000个文件进行归并（类似与归并排序）的过程了。
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。
还是典型的TOPK算法，解决方案如下：
方案1：
顺序读取10个文件，按照hash（query）%10的结果将query写入到另外10个文件（记为）中。
这样新生成的文件每个的大小大约也1G（假设hash函数是随机的）。
找一台内存在2G左右的机器，依次对用hash_map（query,query_count）来统计每个query出现的次数。
利用快速/堆/归并排序按照出现次数进行排序。
将排序好的query和对应的query_cout输出到文件中。
这样得到了10个排好序的文件（记为）。
对这10个文件进行归并排序（内排序与外排序相结合）。
方案2：
一般query的总量是有限的，只是重复的次数比较多而已，可能对于所有的query，一次性就可以加入到内存了。
这样，我们就可以采用trie树/hash_map等直接来统计每个query出现的次数，然后按出现次数做快速/堆/归并排序就可以了。
方案3：
与方案1类似，但在做完hash，分成多个文件后，可以交给多个文件来处理，采用分布式的架构来处理（比如MapReduce），最后再进行合并。
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？
可以估计每个文件安的大小为5G×
64=320G，远远大于内存限制的4G。
所以不可能将其完全加载到内存中处理。
考虑采取分而治之的方法。
遍历文件a，对每个url求取hash（url）%1000，然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件（记为a0,a1,…,a999）中。
这样每个小文件的大约为300M。
遍历文件b，采取和a相同的方式将url分别存储到1000小文件（记为b0,b1,…,b999）。
这样处理后，所有可能相同的url都在对应的小文件（a0vsb0,a1vsb1,…,a999vsb999）中，不对应的小文件不可能有相同的url。
然后我们只要求出1000对小文件中相同的url即可。
求每对小文件中相同的url时，可以把其中一个小文件的url存储到hash_set中。
然后遍历另一个小文件的每个url，看其是否在刚才构建的hash_set中，如果是，那么就是共同的url，存到文件里面就可以了。
如果允许有一定的错误率，可以使用Bloomfilter，4G内存大概可以表示340亿bit。
将其中一个文件中的url使用Bloomfilter映射为这340亿bit，然后挨个读取另外一个文件的url，检查是否与Bloomfilter，如果是，那么该url应该是共同的url（注意会有一定的错误率）。
Bloomfilter日后会在本BLOG内详细阐述。
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。
采用2-Bitmap（每个数分配2bit，00表示不存在，01表示出现一次，10表示多次，11无意义）进行，共需内存2^32*2bit=1GB内存，还可以接受。
然后扫描这2.5亿个整数，查看Bitmap中相对应位，如果是00变01，01变10，10保持不变。
所描完事后，查看bitmap，把对应位是01的整数输出即可。
也可采用与第1题类似的方法，进行划分小文件的方法。
然后在小文件中找出不重复的整数，并排序。
然后再进行归并，注意去除重复的元素。
7、腾讯面试题：
给40亿个不重复的unsignedint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？
与上第6题类似，我的第一反应时快速排序+二分查找。
以下是其它更好的方法：
oo，申请512M的内存，一个bit位代表一个unsignedint值。
读入40亿个数，设置相应的bit位，读入要查询的数，查看相应bit位是否为1，为1表示存在，为0表示不存在。
dizengrong：
这个问题在《编程珠玑》里有很好的描述，大家可以参考下面的思路，探讨一下：
又因为2^32为40亿多，所以给定一个数可能在，也可能不在其中；
这里我们把40亿个数中的每一个用32位的二进制来表示
假设这40亿个数开始放在一个文件中。
然后将这40亿个数分成两类:
1.最高位为0
2.最高位为1
并将这两类分别写入到两个文件中，其中一个文件中数的个数<
=20亿，而另一个>
=20亿（这相当于折半了）；
与要查找的数的最高位比较并接着进入相应的文件再查找
再然后把这个文件为又分成两类:
1.次最高位为0
2.次最高位为1
=10亿，而另一个>
=10亿（这相当于折半了）；
与要查找的数的次最高位比较并接着进入相应的文件再查找。
…….
以此类推，就可以找到了,而且时间复杂度为O（logn），方案2完。
附：
这里，再简单介绍下，位图方法：
使用位图法判断整形数组是否存在重复
判断集合中存在重复是常见编程任务之一，当集合中数据量比较大时我们通常希望少进行几次扫描，这时双重循环法就不可取了。
位图法比较适合于这种情况，它的做法是按照集合中最大元素max创建一个长度为max+1的新数组，然后再次扫描原数组，遇到几就给新数组的第几位置上1，如遇到5就给新数组的第六个元素置1，这样下次再遇到5想置位时发现新数组的第六个元素已经是1了，这说明这次的数据肯定和以前的数据存在着重复。
这种给新数组初始化时置零其后置一的做法类似于位图的处理方法故称位图法。
它的运算次数最坏的情况为2N。
如果已知数组的最大值即能事先给新数组定长的话效率还能提高一倍。
欢迎，有更好的思路，或方法，共同交流。
8、怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个？
先做hash，然后求模映射为小文件，求出每个小文件中重复次数最多的一个，并记录重复次数。
然后找出上一步求出的数据中重复次数最多的一个就是所求（具体参考前面的题）。
9、上千万或上亿数据（有重复），统计其中出现次数最多的钱N个数据。
上千万或上亿的数据，现在的机器的内存应该能存下。
所以考虑采用hash_map/搜索二叉树/红黑树等来进行统计次数。
然后就是取出前N个出现次数最多的数据了，可以用第2题提到的堆机制完成。
10、一个文本文件，大约有一万行，每行一个词，要求统计出其中最频繁出现的前10个词，请给出思想，给出时间复杂度分析。
这题是考虑时间效率。
用trie树统计每个词出现的次数，时间复杂度是O（n*le）（le表示单词的平准长度）。
然后是找出出现最频繁的前10个词，可以用堆来实现，前面的题中已经讲到了，时间复杂度是O（n*lg10）。
所以总的时间复杂度，是O（n*le）与O（n*lg10）中较大的哪一个。
附、100w个数中找出最大的100个数。
在前面的题中，我们已经提到了，用一个含100个元素的最小堆完成。
复杂度为O（100w*lg100）。
采用快速排序的思想，每次分割之后只考虑比轴大的一部分，知道比轴大的一部分在比100多的时候，采用传统排序算法排序，取前100个。
复杂度为O（100w*100）。
采用局部淘汰法。
选取前100个元素，并排序，记为序列L。
然后一次扫描剩余的元素x，与排好序的100个元素中最小的元素比，如果比这个最小的要大，那么把这个最小的元素删除，并把x利用插入排序的思想，插入到序列L中。
依次循环，知道扫描了所有的元素。
致谢：
。
第二部分、十个海量数据处理方法大总结
ok，看了上面这么多的面试题，是否有点头晕。
是的，需要一个总结。
接下来，本文将简单总结下一些处理海量数据问题的常见方法，而日后，本BLOG内会具体阐述这些方法。
下面的方法全部来自博客，对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。
下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎讨论。
一、Bloomfilter
适用范围：
可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集
基本原理及要点：
对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。
将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。
同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。
所以一个简单的改进就是countingBloomfilter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。
还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m的大小及hash函数个数。
当hash函数个数k=（ln2）*（m/n）时错误率最小。
在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg（1/E）才能表示任意n个元素的集合。
但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为0，则m应该>
=nlg（1/E）*lge大概就是nlg（1/E）1.44倍（lg表示以2为底的对数）。
举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。
这样k大概是8个。
注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位（准确的说是不同元素的个数）。
通常单个元素的长度都是有很多bit的。
所以使用bloomfilter内存上通常都是节省的。
扩展：
Bloomfilter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。
Countingbloomfilter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作。
SpectralBloomFilter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。
SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。
问题实例：
给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用64字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。
如果是三个乃至n个文件呢？
根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个bit。
现在可用的是340亿，相差并不多，这样可能会使出错率上升些。
另外如果这些urlip是一一对应的，就可以转换成ip，则大大简单了。
二、Hashing
快速查找，删除的基本数据结构，通常需要总数据量可以放入内存
hash函数选择，针对字符串，整数，排列，具体相应的hash方法。
碰撞处理，一种是openhashing，也称为拉链法；
另一种就是closedhashing，也称开地址法，openedaddressing。
d-lefthashing中的d是多个的意思，我们先简化这个问题，看一看2-lefthashing。
2-lefthashing指的是将一个哈希表分成长度相等的两半，分别叫做T1和T2，给T1和T2分别配备一个哈希函数，h1和h2。
在存储一个新的key时，同时用两个哈希函数进行计
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