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Hadoop大数据处理实战 Hadoop大数据处理实战 习题答案 习题答案 PAGE 14 PAGE 14 PAGE 13 PAGE 13 PAGE 1 PAGE 1 《Hadoop大数据处理实战》习题答案 第1章 Hadoop基础知识 1．选择题 （1）A （2）C （3）D （4）B （5）C （6）B （7）A 2．简答题 （1）从狭义上讲，Hadoop是一个适合大数据分布式存储和分布式计算的平台，包括分布式文件系统HDFS、分布式计算系统MapReduce和资源管理系统YARN。 从广义上讲，Hadoop是指以Hadoop为基础的生态圈，是一个很庞大的体系。Hadoop只是其中最重要、最基础的一部分；生态圈中的每个子系统只负责解决某一个特定的问题域（甚至可以更窄）。它并不是一个全能系统，而是多个小而精的系统。 （2）HDFS是针对GFS的开源实现，其冗余存储的方式使得数据的安全性得到了保证。它支持廉价计算机搭建的服务器集群，从而获得了海量数据的分布式存储能力，这使得整个系统具备了高吞吐率、高容错性和高扩展性。 MapReduce是针对Google MapReduce的开源实现，它是一种海量数据集的分布式并行计算编程模型。它可以将大作业拆分成小作业进行作业调度和容错管理，适用于数据的批量处理。MapReduce将复杂的并行计算过程高度抽象为Map函数和Reduce函数，这使得用户开发并行应用程序时无需了解分布式系统的底层实现细节，就可以完成海量数据的分布式并行计算工作。 （3）目前，Apache主要有3个系列的Hadoop版本：Hadoop 1.x、Hadoop 2.x和Hadoop 3.x。由于稳定性等多方面的因素，Hadoop 3.x还远没有被大众用户接受，常用的是Hadoop 2.x。 （4）① 高可靠性。Hadoop采用冗余数据存储方式，当其中一个副本发生故障时，其他副本也可以保证集群正常对外提供服务。 ② 高扩展性。Hadoop实现了线性扩展，可以从单个服务器扩展到数千台计算机，并且每台计算机都提供了数据存储和计算。 ③ 高效性。Hadoop具有HDFS、MapReduce和YARN等核心组件，能够高效地并行处理PB级数据。 ④ 高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。 ⑤ 高可用性。Hadoop的NameNode包括active和standby两种状态，通过故障转移机制（即当active NameNode意外终止时，快速启用standby NameNode）可保证HDFS的高可用性。 ⑥ 低成本。Hadoop可以使用廉价计算机搭建集群，从而大大降低了硬件成本，普通用户也可以使用自己的个人计算机搭建和运行Hadoop。 ⑦ 多平台运行。Hadoop能够较好地运行在Linux平台，也可以在Windows和macOS等平台下搭建Hadoop环境。 ⑧ 支持多种编程语言。Hadoop主要使用Java语言开发，不过，用户也可以使用其他编程语言（如C++、Python）开发基于Hadoop的应用程序。 ⑨ 数据本地化。Hadoop尽可能在计算节点上存储数据，以实现数据本地化和快速访问数据的目的。 （5）在大数据领域，并非只有以Hadoop为核心的开源大数据生态系统，但无论从学术上还是从应用上看，Hadoop都是最成功的。Hadoop生态系统不断演变和完善，如今已成为一个庞大的体系。它不仅包括核心组件HDFS、MapReduce和YARN，还包括Hive、Pig、Mahout、HBase、Flume、Ambari、ZooKeeper、Sqoop、Kafka和Spark等。 （6）由于Hadoop在海量数据处理上的出色表现，使其在互联网、通信和交通等各个领域得到了广泛应用，尤其是在互联网领域，可谓突飞猛进。此外，将Hadoop大数据开发与机器学习、深度学习、数据挖掘等技术结合，不仅能实现数据价值最大化，还有效地推动了人工智能的发展。 第2章 搭建Hadoop分布式集群 1．选择题 （1）D （2）A （3）B （4）B （5）D （6）B （7）A （8）D （9）A 2．简答题 （1）Linux现在已有300多种发行版，使用最普遍的发行版有10多种。Linux的发行版本可以大体分为两类，一类是商业公司维护的发行版本，另一类是社区组织维护的发行版本，前者以著名的Red Hat系列为代表，后者以Debian系列为代表。其中，Red Hat系列包括RHEL（Red Hat Enterprise Linux）、Fedora和CentOS等；Debian系列包括Debian和Ubuntu等。本书选用的Linux系统是国内使用人数比