安徽理工大学hadoop的试卷及答案

安徽理工大学hadoop的试卷及答案一、选择题（每题2分，共20分）1.Hadoop是一个由（）开发的开源框架。A.GoogleB.ApacheC.IBMD.Oracle答案：B2.Hadoop的核心是（）。A.HBaseB.HiveC.MapReduceD.YARN答案：C3.Hadoop的文件系统是（）。A.HDFSB.NFSC.GFSD.XFS答案：A4.Hadoop的MapReduce编程模型中，Map阶段的主要任务是（）。A.数据清洗B.数据排序C.数据合并D.数据划分答案：A5.Hadoop的YARN是（）的缩写。A.YetAnotherResourceNegotiatorB.YetAnotherResourceManagerC.YetAnotherResourceNegotiatorD.YetAnotherResourceScheduler答案：B6.Hadoop生态系统中，用于数据仓库的组件是（）。A.HBaseB.HiveC.PigD.Flume答案：B7.Hadoop的HDFS设计用于（）。A.单机存储B.网络存储C.磁盘存储D.内存存储答案：B8.Hadoop的MapReduce编程模型中，Reduce阶段的主要任务是（）。A.数据清洗B.数据排序C.数据合并D.数据划分答案：C9.Hadoop的HDFS中，NameNode的主要作用是（）。A.存储数据B.管理文件系统的命名空间C.执行数据块的复制D.存储元数据答案：B10.Hadoop的MapReduce编程模型中，Shuffle和Sort阶段的主要任务是（）。A.数据清洗B.数据排序C.数据合并D.数据划分答案：B二、填空题（每题2分，共20分）1.Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源______框架，用于______和______大数据。答案：分布式存储；分布式处理2.Hadoop的核心组件包括______、______和______。答案：HDFS；MapReduce；YARN3.Hadoop的HDFS是一个高度可靠的系统，设计用于在______硬件上运行。答案：廉价4.Hadoop的MapReduce编程模型中，Map阶段的主要任务是______，而Reduce阶段的主要任务是______。答案：数据清洗；数据合并5.Hadoop的YARN负责______和______。答案：资源管理；作业调度6.Hadoop生态系统中，______是一个高级的MapReduce编程语言，用于简化数据流的编写。答案：Pig7.Hadoop的HDFS中，______负责存储文件系统的命名空间和控制对文件的访问。答案：NameNode8.Hadoop的MapReduce编程模型中，Shuffle和Sort阶段的主要任务是______。答案：数据排序9.Hadoop的HDFS中，______负责存储实际的数据。答案：DataNode10.Hadoop的MapReduce编程模型中，______阶段的主要任务是将Map阶段的输出结果进行合并和排序。答案：Reduce三、简答题（每题10分，共30分）1.请简述Hadoop的HDFS的架构特点。答案：Hadoop的HDFS是一个分布式文件系统，其架构特点包括：-高度容错：HDFS能够自动保存数据的多个副本，通常为三份，以应对硬件故障。-高吞吐量：HDFS优化了大规模数据集的访问，适合批量处理大数据。-适合大规模数据集：HDFS设计用于存储大规模数据集，适合大规模分布式计算。-移动计算而非数据：HDFS将计算移动到数据所在位置，而不是移动数据到计算所在位置。2.请简述Hadoop的MapReduce编程模型的主要阶段。答案：Hadoop的MapReduce编程模型的主要阶段包括：-Map阶段：在这个阶段，输入数据被分割成多个独立的片段，每个片段由Map任务处理，生成中间键值对。-Shuffle和Sort阶段：Map阶段的输出被收集并排序，为Reduce阶段准备。-Reduce阶段：在这个阶段，排序后的中间键值对被传递给Reduce任务，Reduce任务合并具有相同键的值，生成最终结果。3.请简述Hadoop的YARN的主要功能。答案：Hadoop的YARN的主要功能包括：-资源管理：YARN负责管理集群的资源，包括内存和CPU。-作业调度：YARN负责调度作业，决定哪些作业应该在集群的哪些节点上运行。-任务监控：YARN监控任务的执行，确保任务按照预期完成。-容错处理：YARN能够处理节点故障，确保作业能够在出现故障时继续执行。四、编程题（每题15分，共30分）1.请编写一个MapReduce程序，计算给定文本文件中每个单词的出现次数。答案：```javaimportorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;importorg.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;importjava.io.IOException;publicclassWordCount{publicstaticclassTokenizerMapperextendsMapper<Object,Text,Text,IntWritable>{privatefinalstaticIntWritableone=newIntWritable(1);privateTextword=newText();publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{StringTokenizeritr=newStringTokenizer(value.toString());while(itr.hasMoreTokens()){word.set(itr.nextToken());context.write(word,one);}}}publicstaticclassIntSumReducerextendsReducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable>{privateIntWritableresult=newIntWritable();publicvoidreduce(Textkey,Iterable<IntWritable>values,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{intsum=0;for(IntWritableval:values){sum+=val.get();}result.set(sum);context.write(key,result);}}publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{Configurationconf=newConfiguration();Jobjob=Job.getInstance(conf,"wordcount");job.setJarByClass(WordCount.class);job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);job.setReducerClass(IntSumReducer.class);job.setOutputKeyClass(Text.class);job.setOutputValueClass(IntWritable.class);FileInputFormat.addInputPath(job,newPath(args[0]));FileOutputFormat.setOutputPath(job,newPath(args[1]));System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);}}```2.请编写一个Hadoop的HDFS文件复制程序，将一个文件从一个目录复制到另一个目录。答案：```javaimportorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.FileSystem;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importjava.io.IOException;import.URI;publicclassHdfsFileCopy{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsIOException{if(args.length!=2){System.err.println("Usage:HdfsFileCopy<source><destination>");System.exit(2);}Configurationconf=newConfiguration();FileSystemfs=FileSystem.get(URI.create(args[0]),conf);Pathsrc=newPath(arg