本文提供了一份全面的Hadoop入门教程，包含110道核心问题及答案，分为8个专题：基础概念与架构、HDFS原理与操作、MapReduce编程模型、YARN资源管理、集群部署运维、生态系统工具、性能优化及高级实战案例。内容涵盖Hadoop基础知识、组件功能、配置优化、集群管理及常见问题解决方案，适合初学者系统学习Hadoop技术栈。所有问题答案已分8篇发布，可通过文末链接获取完整教程。
文章目录
一、基础入门教程
1、Hadoop基础概念与架构（15题）
- 什么是Hadoop？它的核心组件有哪些？
- Hadoop的设计目标是什么？适用于哪些场景？
- Hadoop 1.x和2.x的架构区别是什么？YARN的引入解决了什么问题？
- 简述Hadoop的核心组件（HDFS、MapReduce、YARN）的功能。
- Hadoop与传统关系型数据库的区别是什么？
- Hadoop的生态系统包含哪些工具？各自的作用是什么？
- 什么是Hadoop的"移动计算比移动数据更高效"原则？
- Hadoop的局限性有哪些？如何规避？
- Hadoop的版本演进中，主要有哪些重要更新？
- 解释Hadoop的"高容错性"具体指什么，如何实现？
- Hadoop支持的编程语言有哪些？
- 什么是Hadoop的"分布式文件系统"，与本地文件系统的区别？
- Hadoop集群的角色有哪些？（如NameNode、DataNode等）
- 如何判断一个任务适合用Hadoop处理？
- Hadoop的配置文件有哪些？各自的作用是什么？
2、HDFS核心原理与操作
- 什么是HDFS？它的设计理念是什么？
- HDFS的架构由哪些组件构成？各组件的作用是什么？
- NameNode和DataNode的职责分别是什么？
- 简述HDFS的读写流程。
- HDFS中的块（Block）是什么？默认大小是多少？为什么块设置得较大？
- 什么是副本机制？HDFS默认副本数是多少？副本放置策略是什么？
- Secondary NameNode的作用是什么？它与NameNode的关系？
- NameNode如何管理元数据？元数据保存在哪里？
- 什么是NameNode的"安全模式"？如何进入和退出？
- DataNode的心跳机制和块报告的作用是什么？
- HDFS如何处理文件的追加操作？早期版本为什么不支持？
- HDFS的Federation（联邦）机制解决了什么问题？
- HDFS的HA（高可用）架构如何实现？解决了什么问题？
- 如何在HDFS中创建、删除、复制文件？（命令行操作）
- HDFS的"均衡器"（Balancer）的作用是什么？如何使用？
- 什么是HDFS的"回收站"机制？如何配置？
- HDFS支持的压缩格式有哪些？如何选择？
- 如何监控HDFS的状态？（如命令或工具）
- HDFS中文件损坏如何检测和修复？
- HDFS的局限性有哪些？（如不适合小文件、低延迟访问等）
3、MapReduce编程模型与原理（20题）
- 什么是MapReduce？它的核心思想是什么？
- MapReduce的执行流程分为哪几个阶段？每个阶段的作用是什么？
- 解释Map函数和Reduce函数的作用，输入输出是什么？
- 什么是Shuffle过程？它包含哪些步骤？
- MapReduce中Partitioner的作用是什么？默认的Partitioner是什么？
- Combiner的作用是什么？它与Reduce的区别是什么？
- MapReduce的InputFormat和OutputFormat的作用是什么？常用的实现类有哪些？
- 什么是MapReduce的"推测执行"机制？如何配置？
- MapReduce任务的并行度由什么决定？（Map和Reduce的数量）
- 如何优化MapReduce任务的性能？（从Map、Shuffle、Reduce阶段分析）
- MapReduce中如何处理数据倾斜问题？
- 简述MapReduce的Job提交流程。
- MapReduce的计数器（Counter）有什么作用？如何使用？
- 什么是MapReduce的"链式MapReduce"？适用于什么场景？
- MapReduce与YARN的关系是什么？YARN如何调度MapReduce任务？
- 用MapReduce实现WordCount的核心逻辑是什么？
- MapReduce中如何处理小文件问题？
- 什么是MapReduce的"Job History Server"？作用是什么？
- MapReduce支持的压缩方式有哪些？在哪个阶段压缩更高效？
- MapReduce的局限性有哪些？（如实时性差、复杂任务难实现等）
4、YARN架构与资源管理（15题）
- 什么是YARN？它的核心组件有哪些？
- YARN的架构解决了Hadoop 1.x中的什么问题？
- ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster的职责分别是什么？
- YARN的资源调度流程是怎样的？
- YARN中的Container是什么？它包含哪些资源？
- YARN支持的调度器有哪些？各自的特点是什么？（FIFO、Capacity、Fair）
- 如何配置YARN的调度器？
- YARN的应用提交流程是什么？
- YARN的资源隔离机制是如何实现的？（如Cgroups）
- YARN的HA架构如何实现？
- YARN与MapReduce的关系是什么？YARN是否只支持MapReduce？
- 如何监控YARN的集群状态和任务运行情况？
- YARN中的"心跳机制"是如何工作的？
- 如何优化YARN的资源利用率？
- YARN的局限性有哪些？
5、Hadoop集群部署与运维（15题）
- 如何搭建一个Hadoop集群？（单机、伪分布式、完全分布式）
- Hadoop集群的硬件推荐配置是什么？
- Hadoop集群部署前需要做哪些准备工作？（如SSH免密、JDK安装等）
- 如何配置Hadoop的环境变量？
- 如何启动和停止Hadoop集群？（命令行操作）
- Hadoop集群的日志文件保存在哪里？如何查看？
- 如何监控Hadoop集群的健康状态？（如使用Ambari、Ganglia等）
- Hadoop集群中，NameNode或DataNode故障如何处理？
- 如何扩容或缩容Hadoop集群？
- Hadoop集群的安全配置有哪些？（如Kerberos认证）
- 如何备份和恢复Hadoop集群的元数据？
- Hadoop集群的常见故障有哪些？如何排查？
- 如何升级Hadoop集群的版本？
- Hadoop集群的性能调优有哪些方面？（如HDFS块大小、MapReduce并行度等）
- 如何配置Hadoop的HA（高可用）集群？
6、Hadoop生态系统工具（10题）
- 什么是Hive？它与Hadoop的关系是什么？
- Hive的元数据保存在哪里？（Metastore）
- 什么是Pig？它与MapReduce的区别是什么？
- Sqoop的作用是什么？如何使用Sqoop实现数据导入导出？
- Flume的作用是什么？它的架构由哪些组件构成？
- Zookeeper在Hadoop生态中的作用是什么？（如协调服务、HA等）
- Oozie的作用是什么？它如何调度Hadoop任务？
- HBase是什么？它与HDFS的关系是什么？
- Spark与MapReduce相比，有哪些优势？它如何与Hadoop集成？
- 什么是Flink？它在Hadoop生态中的定位是什么？
7、Hadoop性能优化（10题）
- 如何优化HDFS的读写性能？
- MapReduce任务的性能优化有哪些方法？（从Map、Shuffle、Reduce阶段分析）
- 如何优化Hadoop集群的资源利用率？
- 小文件问题对Hadoop的影响是什么？如何解决？（如Hadoop Archive、SequenceFile等）
- 数据倾斜的原因是什么？如何解决MapReduce中的数据倾斜？
- 如何优化YARN的资源调度效率？
- Hadoop集群的网络配置对性能有什么影响？如何优化？
- 如何调整HDFS的副本数来平衡性能和存储成本？
- 如何优化Hadoop的JVM参数？
- 如何通过监控工具发现Hadoop集群的性能瓶颈？
8、Hadoop高级与实战（5题）
- 如何用Java编写一个简单的MapReduce程序？（如WordCount）
- 描述一个使用Hadoop处理实际业务场景的案例（如日志分析、数据统计等）。
- Hadoop与云计算平台（如AWS EMR、阿里云EMR）的关系是什么？
- 如何实现Hadoop集群与关系型数据库的数据同步？
- 结合Hadoop生态工具，设计一个数据处理 pipeline（如采集→存储→分析→可视化）。