一.单选题，每个2分
1.Hadoop之父是下面的哪一位？（B）
A. James Gosling B.Doug Cutting C.Matei Zaharia D.Linus Benedict Torvalds
2.Hadoop中，用于处理或者分析海量数据的组件是哪一个？( B )
A.HDFS B.MapReduce C.Yarn D.以上选项都不是
3.HDFS中存储和管理元数据的是哪一项？(C)
A.ResourceManager B.NodeManager
C.NameNodeD.DataNode
4.用户自己编写Hadoop的MapReduce算法，可以不用实现哪个阶段？ ( B )
A.MapB.Shuffle C.ReduceD.main函数
5.在HDFS的/hive/hadoop目录下创建data01目录，正确的一项是 ( B )
A.mkdir /hive/hadoop/data01
B.hdfs dfs -mkdir /hive/hadoop/data01
C.hdfs dfs -mkdir /data01
D.hdfs fs -cat /hive/hadoop/data01
6.关于Hadoop的MapReduce的描述，说法正确的一项是？ ( C )
A.可以用来存储大数据
B.用于管理大数据资源
C.是一个分布式计算框架
D.可以做实时数据分析
7、Hive表中的数据存储在什么地方？ ( D )
A. MySQL B. Oracle
C. MapReduce D. HDFS
8、在MapReduce中，如果将reducer数设置为0会发生怎样的情形 （ b )
A.仅有Reduce作业发生 B. 仅有Map作业发生
C. Reducer输出会成为 D .MapReduce无法
9、在MapReduce中，哪个将会对数据按 key 进行分区和排序 ( a )
A.Shuffle B.Reducer
C.Mapper和Reducer D.Mapper
10、在Hadoop的MapReduce中，Map的数量取决于什么 ( d )
A.存储数据 B.任务数 C.输出数据 D.输入数据
11、在MapReduce，哪个阶段能够减少网络中数据量传输 ( c )
A. Shuffle
B. Reduce
C. Combiner
D. Map和Sort
12.格式化NameNode的命令是哪一项 （ a ）
A.hdfs namenode –formatB.hdfs format
C.hdfs datanode -format D.hadoop jar format
13.在Hadoop中，DataNode的作用是什么？ （ b ）
A.提供WEB端服务器
B.存储数据
C.提供统一的命名服务
D.NameNode提供整个HDFS文件系统的NameSpace管理，块管理等服务
14.Hive的基础架构组件不包括下列那些？ （ b ）
A.客户端 B.Tez C.解析器 D.元数据
二.多选题，每个4分
1.常规的大数据项目通常采用的流程包括？ （ ABCD ）
A.数据的采集 B.数据的存储 C.数据的分析 D.可视化
2.有关Hadoop的MapReduce，下面哪个说法是错误的 ( ABC )
A. 它提供了资源管理能力
B. 它是开源数据仓库系统，主要用于存储海量数据。
C. 它不能用来处理海量数据
D. 它可以用于海量数据的离线分析。
3.下面关于Hadoop的描述，正确有哪些？ ( ABCD )
A. HDFS可以用来存储海量数据
B. Yarn是Hadoop2.0起推出的一款资源管理系统
C. Hadoop的MapReduce是一个分布式的计算框架，可以用来处理大数据
D. Hadoop生态适合海量离线数据处理
4.Hadoop一般有三种安装模式，分别是？ ( BCD )
A.Hadoop Smart模式B.伪分布模式
C.完全分布模式D.本地模式
5.Hadoop的基础组件（三大组件）有哪些？ ( ABC )
A.MapReduce B.HDFS C.Yarn D.Derby
6.MapReduce的应用场景有哪些？( ABCD )
A.单词统计
B.简单的数据统计
C.统计搜索词频率，帮助优化搜索词提示
D.可以进行极大值.极小值统计
7.Hive的架构中Driver有哪些组件？ ( ABCD )
A.编译器 B.优化器C.执行器D.解析器
8.自定义Writable接口，需要实现下列那些的？ （BCD ）
A.toString B.readFields C.compareTo D.write
9.Hadoop中资源调度的方式有哪几种？ （ ABC ）
A.FIFO调度器 B.Capacity调度器 C.Fair 调度器 D.延时调度
三.Java代码走读，并解释其含义
1.
(1)Configuration conf = new Configuration();
(1)Job job = Job.getInstance(conf);
1>（1）配置信息及封装任务
(2)job.setJarByClass(FlowDriver.class);
2>（2）设置jar加载路径
(3)job.setMapperClass(MyMapper.class);
(3)job.setReducerClass(MyReducer.class);
3>（3）设置要运行的map和reduce的类
(4)job.setMapOutputKeyClass(FlowBean.class);
(4)job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);
4>（4）答案：设置map的输出
(5)job.setOutputKeyClass(FlowBean.class);
(5)job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
5>（5）设置最终输出的kv类型
2、
public static void myHadoop01() throws Exception {
String uri = "hdfs://HadoopMaster:9000";
Configuration conf = new Configuration();
(1)conf.set("fs.defaultFS",uri );
(2)FileSystem system = FileSystem.get(conf);
(3)FileStatus[] fileStatus = system.listStatus(new Path(uri));
(4)for (FileStatus fs : fileStatus) {
if(fs.isFile()) {
System.out.println("file:" + fs.getPath().toString());
}else {
System.out.println("directory:" + fs.getPath().toString());
}
}
}
代码解释：
（1）设置NameNode的通讯地址
（2）获取FileSystem对象
（3）获取HDFS根目录下的所有文件或者目录
（4）循环打印出HDFS根目录下的所有文件或者目录
3、
public class MyReducerTest extends Reducer<Text, FlowBean, Text, FlowBean> {
FlowBean v = new FlowBean();
@Override
(1)public void reduce(Text key, Iterable<FlowBean> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
long totalUp = 0;
long totalDown = 0;
(2)for (FlowBean value: values) {
(2) totalUp += value.getUpFlow();
(2) totalDown +=value.getDownFlow();}
(3)v.set(totalUp, totalDown);
(4)context.write(key, v);
}
}
代码解释：
（1）子类重写父类的reduce方法
（2）遍历每个values, 将其中的上行流量和下行流量进行累加
（3）封装输出的v
（4）输出k,v 键值对
四.程序设计题
实验（九）：开发MapReduce算法，实现单词统计分析
请自己总结，每一段代码大概是什么意思，请同学们自己再看一看。
/**
Map阶段
*/
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
@Override
public void map(LongWritable key, Text value,Context context) throws lOException, InterruptedException {
//拿到- -行文本内容，转换成String
String line = value.toString0;
//将这行文本切分成单词
String0 words=line.split(","); I
//输出<单词，1>
for(String word:words){
context.write(new Text(word), new IntWritable(1));
}}}/**
Reduce阶段
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
@Override
public void reduce(Text key, Iterable <IntWritable> values,Context context) throws lOException, InterruptedException {
//定义一个计数器
int count = 0;
//通过value这个迭代器,遍历这一组kv中所有的value, 进行累加
for(IntWritable value:values){
count+=value.get0;
//输出这个单词的统计结果
context.write(key, new IntWritable(count);
}}/**
Main方法
*/
public class WordCountJobSubmitter {
public static void main(String] args) throws lOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
Configuration conf = new Configuration0;
Job wordCountJob = Job.getInstance(conf);
//指定本job所在的jar包
wordCountlob. setJarByClass(WordCountJobSubmitter.class);
//设置wordCountJob所用的mapper逻辑类为哪个类
wordCountJob.setMapperClass(WordCountMapper.class);
//设置wordCountJob所用的reducer逻辑类为哪个类
wordCountJob. setReducerClass(WordCountReducer.class);
//设置map阶段输出的kv数据类型
wordCountJob. setMapOutputKeyClass(Text.class);
wordCountob.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
//设置最终输出的kv数据类型
wordCountJob. setOutputKeyClass(Text.class);
wordCountJob.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
//设置最终输出的kv数据类型
wordCountJob.setOutputKeyClass(Text.class);
wordCountJob.setOutputValueClass(IntWritable.class);t
//设置要处理的文本数据所存放的路径
FileInputFormat setInputPaths(wordCountJob, "hdfs://IP:9000/mapreduce/mydata";
FileOutputFormat. setOutputPath(wordCountJob, new Path"hdfs://IP:9000/mapreduce/output/1);
//提交job给hadoop集群
wordCountJob.waitForCompletion(true);
}}五.思考题
1.在Hadoop集群中，单独启动hdfs的脚本是哪一个？以Hadoop2.x或者Hadoop3.0为例，HDFS启动成功以后，会有哪些进程，它们分别是什么？
start-dfs.sh。查看进程：NameNode，secondary namenode（前2是主节点出现）、DataNode（从节点出现）。
2.在Hadoop集群中，单独启动yarn的脚本是哪一个？Yarn启动成功以后，会有哪些进程，分别是什么？
单独看yarn的进程：start-yarn.sh ，出现resourcemanager（主节点），nodemanager（从节点）。
3.如果你使用的是Hadoop3.x版本，HDFS的页面访问端口是多少？Yarn的页面访问端口又是多少？（hdfs端口：9870。yarn端口：8088）
4.根据你对Hive的使用和练习，Hive的数据存放在哪里？Hive底层默认的计算引擎（计算框架）是什么？hive数据信息放在MySQL上。hive底层的计算框架：MapReduce。
其他补充：
1》hdfs默认的副本数3份，指定的进程能起来，文件的作用：
(1) hadoop -env.sh作用: 用于Hadoop运行环境的配置
(2) hdfs -site.xml作用:配置DataNode的数据块冗余度
(3) core- site.xml作用: 配置NameNode的所在主机或者通讯地址及NameNode格式化后的目录的路径
(4) mapper-site.xml 作用: 配置mapreduce运行框架yarn容器
(5) yarn-site.xml.作用: 配置ResourceManager所在 主机及MapReduce的shuffle方式文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-497605.html
(6) Works(Slaves)文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-497605.html
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