1. 简述下列关于Hadoop命令中，命令执行成功返回0，执行失败返回-1，下列命令返回-1的是 ？
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A：hadoop fs -mv /user/hadoop/file1 /user/hadoop/file2
B：hdfs dfs -mv hdfs:///testData file:///tmp/testData
C：hadoop fs -put localfile hdfs://host:port/hadoop/hadoopfile
D：hadoop fs -put localfile /user/hadoop/hadoopfile在Hadoop中，命令执行成功通常返回0，执行失败返回非0值，通常是-1或其他错误代码。根据给出的命令，返回-1的可能是：
B：hdfs dfs -mv hdfs:///testData file:///tmp/testData - 这个命令尝试将HDFS上的文件或目录移动到本地文件系统，如果因为权限问题、路径错误或目标位置不允许写入等原因导致移动失败，命令将返回-1。
其他选项的说明：
A：hadoop fs -mv /user/hadoop/file1 /user/hadoop/file2 - 如果file1存在，并且用户有权限移动文件到file2的位置，这个命令通常会成功执行并返回0。
C：hadoop fs -put localfile hdfs://host:port/hadoop/hadoopfile - 这个命令将本地文件上传到HDFS上指定的路径。如果路径正确，并且用户有相应的写入权限，命令将执行成功并返回0。
D：hadoop fs -put localfile /user/hadoop/hadoopfile - 类似于C，如果本地文件localfile存在，并且用户有权限写入HDFS的/user/hadoop/目录，这个命令也会成功执行并返回0。
命令返回-1可能是由于多种原因，包括但不限于路径错误、权限不足、网络问题或Hadoop服务未运行等。具体错误需要结合命令执行时的上下文和错误信息来判断。
2. 关于DataNode描述中，不正确的是 ？
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A：DataNode负责管理连接到节点的存储（一个集群中可以有多个节点）。
B：为了减轻NameNode的负担，DataNode会在启动时的上报来更新其在NameNode上的映射表
C：DataNode之间不会相互通信，NameNode只会与DataNode进行通信
D：Hadoop集群中存储数据的节点，每个节点都会运行一个DataNode守护进程描述不正确的是：
B：为了减轻NameNode的负担，DataNode会在启动时的上报来更新其在NameNode上的映射表 - 这个描述不完全准确。DataNode不仅仅在启动时向NameNode报告其状态和存储的数据块信息，而且还会定期发送心跳和块报告信息给NameNode，以保持其映射表的更新，而不是仅在启动时上报。
其他选项的说明：
A：DataNode负责管理连接到节点的存储（一个集群中可以有多个节点）。 - 这个描述是正确的。DataNode负责管理其所在节点的存储，并且Hadoop集群可以包含多个DataNode。
C：DataNode之间不会相互通信，NameNode只会与DataNode进行通信 - 这个描述是正确的。在HDFS中，DataNode通常不直接相互通信，而是通过NameNode来进行管理和协调。
D：Hadoop集群中存储数据的节点，每个节点都会运行一个DataNode守护进程 - 这个描述是正确的。在Hadoop集群中，每个存储数据的节点都运行着一个DataNode守护进程，用于存储实际的数据块并响应来自NameNode的命令。
3. 简述关于Hadoop常用命令中，touchz和Linux系统的touch命令的描述正确的是 ？
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A：没区别
B：touchz不能新建文件
C：touchz不可用于更新文件的修改日期
D：touch不可用于更新文件的修改日期描述正确的是：
B：touchz不能新建文件 - touchz命令在Hadoop文件系统中用于创建一个新的空文件，如果文件已经存在，它不会改变文件的内容或最后修改时间。如果文件不存在，touchz会创建一个新文件。
其他选项的说明：
A：没区别 - 这个描述是错误的。Hadoop的touchz命令与Linux系统的touch命令在行为上有所不同，特别是在处理文件不存在时的情况。
C：touchz不可用于更新文件的修改日期 - 这个描述是错误的。touchz可以用于更新文件的最后访问时间和最后修改时间，但前提是文件已经存在。
D：touch不可用于更新文件的修改日期 - 这个描述是错误的。Linux系统中的touch命令不仅可以创建新文件，还可以更新现有文件的最后访问和最后修改时间。
4. 简述Hadoop和Hadoop生态圈的描述中，正确的是 ？
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A：与Hadoop相比，Hadoop生态圈是指Hadoop框架本身
B：Hadoop生态圈，不仅包含Hadoop，还包括保证Hadoop框架正常高效运行的其他框架
C：常见的Hadoop生态圈组件有ZooKeeper、Flume、Redis、Hive、Flink等
D：Hadoop含义范围大于Hadoop生态圈正确的描述是：
B：Hadoop生态圈，不仅包含Hadoop，还包括保证Hadoop框架正常高效运行的其他框架 - 这个描述是正确的。Hadoop生态圈指的是围绕Hadoop核心框架构建的一系列工具和框架，它们共同工作以提供更完整的大数据处理解决方案。
其他选项的说明：
A：与Hadoop相比，Hadoop生态圈是指Hadoop框架本身 - 这个描述是错误的。Hadoop生态圈不是指Hadoop框架本身，而是指包括Hadoop在内的一系列相关工具和框架。
C：常见的Hadoop生态圈组件有ZooKeeper、Flume、Redis、Hive、Flink等 - 这个描述部分正确，但Redis通常不被归类为Hadoop生态圈的一部分，而是一个独立的键值存储数据库系统。其他组件如ZooKeeper、Flume、Hive、Flink确实是Hadoop生态圈的一部分。
D：Hadoop含义范围大于Hadoop生态圈 - 这个描述是错误的。Hadoop通常指的是Hadoop框架本身，而Hadoop生态圈指的是包括Hadoop在内的更广泛的系统和工具集合。因此，Hadoop生态圈的含义范围大于Hadoop本身。
5. 简述关于安全模式的描述错误的是（） ？
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A：NameNode在启动时会自动进入安全模式
B：NameNode只有在安全启动模式下才会进入安全模式
C：安全模式是一种状态，文件系统不允许有任何修改
D：进入安全模式后，系统会显示NameNode in safe mode，说明系统正在处于安全模式描述错误的是：
B：NameNode只有在安全启动模式下才会进入安全模式 - 这个描述是错误的。NameNode可以在配置的条件下自动进入安全模式，不一定是因为安全启动模式。例如，在启动时如果没有收到足够多的DataNode心跳，或者文件系统损坏时，NameNode也可能进入安全模式。
其他选项的说明：
A：NameNode在启动时会自动进入安全模式 - 这个描述是正确的。NameNode在启动时可以自动进入安全模式，以确保在系统稳定前不接受修改操作。
C：安全模式是一种状态，文件系统不允许有任何修改 - 这个描述是正确的。在安全模式下，HDFS文件系统不接受任何修改操作，以保护数据的完整性。
D：进入安全模式后，系统会显示NameNode in safe mode，说明系统正在处于安全模式 - 这个描述是正确的。当NameNode处于安全模式时，通常会有明确的状态信息表明系统正在处于安全模式。
6. 简述有关Hadoop系统小文件问题的描述错误的是 ？
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A：Hadoop上大量HDFS元数据信息存储在NameNode内存中,因此过多的小文件必定会压垮NameNode的内存
B：Hadoop中小文件问题无法在Client解决，只能在DataNode上做文件合并
C：使用Hadoop的CombineFileInputFormat可实现小文件的合并
D：Client上传文件时，可以执行一定的策略先合并描述错误的是：
B：Hadoop中小文件问题无法在Client解决，只能在DataNode上做文件合并 - 这个描述是错误的。小文件问题可以在Client端通过各种策略解决，例如，在上传到HDFS之前，Client可以合并小文件成为一个大文件，或者使用SequenceFile等格式来减少元数据的数量。此外，Hadoop也提供了工具如CombineFileInputFormat来在MapReduce作业中处理小文件问题，这可以在DataNode上进行，但策略制定和一些预处理操作可以在Client端完成。
其他选项的说明：
A：Hadoop上大量HDFS元数据信息存储在NameNode内存中，因此过多的小文件必定会压垮NameNode的内存 - 这个描述是正确的。HDFS的元数据确实存储在NameNode的内存中，大量的小文件会消耗大量元数据存储空间，可能会影响NameNode的性能。
C：使用Hadoop的CombineFileInputFormat可实现小文件的合并 - 这个描述是正确的。CombineFileInputFormat是Hadoop提供的一个工具，可以在MapReduce作业中将多个小文件作为一个大的输入分片来处理，从而减少Map任务的数量。
D：Client上传文件时，可以执行一定的策略先合并 - 这个描述是正确的。在Client端上传文件到HDFS之前，可以执行合并策略，比如使用Hadoop的SequenceFile或者在本地合并文件，以减少小文件的数量。