2025年高职第一学年（大数据技术）Hadoop平台部署测试题及答案

2025年高职第一学年（大数据技术）Hadoop平台部署测试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题，共40分）答题要求：本卷共20小题，每小题2分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。1.以下哪个不是Hadoop平台的核心组件？A.HDFSB.MapReduceC.HBaseD.YARN2.HDFS中的NameNode主要负责？A.存储数据块B.管理数据块的元数据C.数据块的读写操作D.集群节点的管理3.MapReduce的执行过程中，哪个阶段负责将输入数据进行分割？A.MapB.ShuffleC.ReduceD.Sort4.YARN中的ResourceManager主要作用是？A.管理集群中的资源B.执行具体的计算任务C.存储数据D.处理客户端请求5.在Hadoop中，数据块的大小默认是？A.64MBB.128MBC.256MBD.512MB6.以下关于HDFS的说法，错误的是？A.具有高容错性B.适合存储大量小文件C.数据以块的形式存储D.支持多用户并发访问7.MapReduce中，Map任务的输出结果会经过什么操作？A.直接传递给Reduce任务B.Shuffle和Sort后传递给Reduce任务C.先合并再传递给Reduce任务D.不做任何处理8.YARN中的NodeManager负责？A.管理本节点的资源B.与ResourceManager通信C.执行MapReduce任务D.以上都是9.要在Hadoop集群中添加新节点，需要修改哪个配置文件？A.core-site.xmlB.hdfs-site.xmlC.mapred-site.xmlD.yarn-site.xml10.以下哪种文件格式不被Hadoop原生支持？A.TextB.SequenceFileC.JSOND.Avro11.在HDFS中，文件的副本数量可以通过哪个参数设置？A.dfs.replicationB.mapreduce.job.reducesC.yarn.nodemanager.resource.memory-mbD.dfs.block.size12.MapReduce作业中，Reduce任务的数量由哪个参数决定？A.dfs.replicationB.mapreduce.job.reducesC.yarn.nodemanager.resource.memory-mbD.dfs.block.size13.YARN中，用于限制单个任务可使用资源的参数是？A.yarn.nodemanager.resource.memory-mbB.yarn.scheduler.minimum-allocation-mbC.yarn.scheduler.maximum-allocation-mbD.mapreduce.map.memory.mb14.当HDFS中的数据块损坏时，会触发什么机制？A.重新生成数据块B.从其他副本中读取数据C.忽略该数据块D.手动修复15.MapReduce中，Combiner的作用是？A.减少Map任务输出的数据量B.合并Reduce任务的输出结果C.提高Map任务的执行效率D.优化Shuffle过程16.在Hadoop中，启动NameNode的命令是？A.start-dfs.shB.start-yarn.shC.hadoopnamenode-formatD.hadoop-daemon.shstartnamenode17.以下关于HBase的说法，正确的是？A.是一种关系型数据库B.基于HDFS存储数据C.不适合存储海量数据D.不支持分布式18.YARN中的ApplicationMaster负责？A.申请资源B.监控任务执行C.与NodeManager通信D.以上都是19.在Hadoop集群中，查看节点状态的命令是？A.hadoopdfsadmin-reportB.hadoopjob-listC.yarnnode-listD.hadoopfs-ls20.要将本地文件上传到HDFS，使用的命令是？A.hadoopfs-putlocal_filehdfs_pathB.hadoopfs-gethdfs_pathlocal_fileC.hadoopfs-mkdirhdfs_pathD.hadoopfs-rmhdfs_path第II卷（非选择题，共60分）答题要求：本卷共5小题，请根据题目要求作答，要求书写规范、逻辑清晰。21.（10分）简述Hadoop平台中HDFS、MapReduce和YARN之间的关系。22.（12分）请说明在Hadoop中配置环境变量的步骤以及配置文件core-site.xml中常用的参数及其作用。23.（12分）描述MapReduce的工作流程，并说明每个阶段的主要任务。24.（13分）阅读以下材料：在一个大数据分析项目中，需要处理大量的日志文件。这些日志文件存储在HDFS上，文件格式为Text。项目团队决定使用MapReduce来进行数据处理。请设计一个MapReduce程序，实现统计日志文件中每个用户的操作次数。25.（13分）阅读以下材料：某公司的Hadoop集群出现了性能问题，经排查发现是YARN资源分配不合理导致。请分析可能导致YARN资源分配不合理的原因，并提出相应的解决措施。答案：1.C2.B3.A4.A5.A6.B7.B8.D9.无正确答案（需修改配置文件如slaves等添加新节点信息）10.C11.A12.B13.B14.B15.A16.D17.B18.D19.C20.A21.HDFS提供了分布式文件存储系统，用于可靠地存储海量数据。MapReduce是基于HDFS的数据进行并行计算的框架，负责将计算任务分解为Map和Reduce阶段。YARN是资源管理系统，为MapReduce等计算框架提供资源管理和调度服务，实现了计算资源与存储资源的分离，提高了集群资源利用率和可扩展性。22.配置环境变量步骤：编辑~/.bashrc文件，添加Hadoop相关路径到PATH变量中，如exportPATH=$PATH:/path/to/hadoop/bin。core-site.xml常用参数及作用：fs.defaultFS指定HDFS的默认地址；hadoop.tmp.dir指定Hadoop临时文件存储目录。23.MapReduce工作流程：首先是Map阶段，将输入数据分割成键值对，交给用户自定义的Map函数处理，输出新的键值对。然后是Shuffle阶段，对Map输出进行分区、排序和分组。最后是Reduce阶段，将相同键的键值对集合交给用户自定义的Reduce函数处理，输出最终结果。24.设计思路：Map函数以每行日志为输入，解析出用户ID作为键，操作次数1作为值输出。Reduce函数对相同用户ID的操作次数进行累加。示例代码：Mapper类中重写map方法解析日志获取用户ID并输出键值对；Reducer类中重写reduce方法累加操作次数。25.可能原因：资源分配参数设置不合理，如yarn.scheduler.m