隨著大數據技術的快速發展，Hadoop作為核心的數據處理框架，在企業中的應用越來越廣泛。為了幫助大家更好地準備Hadoop相關面試，本文整理了25個常見的Hadoop面試問題及其詳細解答。

1. 什么是Hadoop？它的核心組件有哪些？
答：Hadoop是一個開源的分布式計算框架，用于存儲和處理大規模數據集。其核心組件包括HDFS（分布式文件系統）和MapReduce（分布式計算框架）。

2. HDFS的架構是怎樣的？
答：HDFS采用主從架構，包含NameNode（主節點）和DataNode（從節點）。NameNode管理文件系統元數據，DataNode存儲實際數據塊。

3. 什么是MapReduce？
答：MapReduce是一種編程模型，用于并行處理大規模數據集。包含Map階段（數據分割和處理）和Reduce階段（數據匯總）。

4. Hadoop 1.0和Hadoop 2.0的主要區別是什么？
答：Hadoop 2.0引入了YARN（資源管理器），實現了計算資源和存儲資源的分離，支持更多的計算框架。

5. 什么是YARN？
答：YARN是Hadoop 2.0中的資源管理框架，負責集群資源的管理和作業調度。

6. NameNode和DataNode的作用分別是什么？
答：NameNode管理文件系統命名空間和元數據；DataNode存儲實際的數據塊。

7. 什么是Secondary NameNode？
答：Secondary NameNode負責定期合并NameNode的編輯日志和鏡像文件，防止編輯日志過大。

8. HDFS的數據復制機制是怎樣的？
答：HDFS默認將數據塊復制3份，分布在不同機架上，確保數據的高可用性。

9. MapReduce作業的執行流程？
答：包括輸入分片、Map任務執行、Shuffle階段、Reduce任務執行、輸出寫入等步驟。

10. 什么是Combiner？
答：Combiner是在Map端執行的本地Reduce操作，用于減少網絡傳輸數據量。

11. 什么是Partitioner？
答：Partitioner決定Map輸出的鍵值對發送到哪個Reduce任務。

12. Hadoop與關系型數據庫的主要區別？
答：Hadoop適合批處理非結構化數據，支持線性擴展；關系數據庫適合事務處理和結構化數據。

13. 什么是Hadoop生態系統？
答：包括HDFS、MapReduce、Hive、HBase、Pig、Spark等組件構成的完整大數據處理平臺。

14. Hive是什么？
答：Hive是基于Hadoop的數據倉庫工具，提供類SQL查詢功能。

15. HBase的特點是什么？
答：HBase是分布式列式數據庫，支持實時讀寫，適合隨機訪問。

16. 什么是Pig？
答：Pig是高級數據流語言和執行框架，用于簡化MapReduce編程。

17. Hadoop集群的硬件配置建議？
答：建議使用多核CPU、大內存、多硬盤的服務器，網絡帶寬要充足。

18. Hadoop的容錯機制如何實現？
答：通過數據副本、任務重試、心跳檢測等機制保證系統可靠性。

19. 什么是數據本地化？
答：將計算任務調度到存儲數據的節點上執行，減少網絡傳輸。

20. Hadoop的瓶頸通常在哪里？
答：常見的瓶頸包括NameNode單點故障、小文件問題、網絡帶寬限制等。

21. 如何優化MapReduce作業？
答：合理設置Map和Reduce數量、使用Combiner、優化數據序列化等。

22. 什么是Hadoop的小文件問題？
答：大量小文件會占用過多NameNode內存，影響系統性能。

23. 如何解決小文件問題？
答：使用SequenceFile、Har文件或合并小文件。

24. Hadoop的安全機制有哪些？
答：包括Kerberos認證、訪問控制列表、數據加密等。

25. Hadoop 3.0有哪些新特性？
答：包括Erasure Coding、多NameNode支持、GPU調度等特性。

這些問題的掌握程度直接關系到Hadoop面試的成功率，建議結合實際項目經驗進行深入學習。掌握這些知識點不僅有助于面試，更能為實際的大數據項目開發打下堅實基礎。