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1、第五章Hadoop分布式计算模型1、Hadoop的MapReduce计算模型是什么？Hadoop的MapReduce计算模型是一种用于并行计算的编程模型，它以简化和自动化大 规模数据处理为目标。2、阐述M叩Reduce计算模型的主要步骤。(1) Map阶段：输入数据被划分为多个数据块，每个数据块由一个Map任务处理。Map 任务按照指定的映射函数对输入数据进行转换，生成键值对作为中间结果。(2)Shuffle阶段：中间结果通过网络传输到Reduce任务所在的节点上。在这一阶段， 键值对按照键进行分组，可以用来实现聚合操作。(3) Reduce阶段：每个Reduce任务按照指定的规约函数对分组后
2、的中间结果进行处 理，生成最终的输出结果。3、编写Mapreduce计算模型时，需要自定义哪些类？(1) Mapper类：定义了输入数据的转换逻辑。(2) Reducer类：定义了分组后数据的处理逻辑。(3) Combiner类(可选)：在Map阶段进行本地聚合，减少数据的传输量。(4) Partitioner类(可选)：定义了中间结果如何分发到Reducer任务的逻辑。4、Hadoop完全分布式安装步骤有哪些？(1)安装Java并配置环境变量。(2)下载Hadoop,解压缩并配置Hadoop环境变量。(3)编辑 Hadoop 配置文件，包括 core-site. xmKhdfs-site.
3、xml 和 mapred-site. xml。(4)格式化HDFS文件系统。(5)启动 Hadoop 集群的各个组件,包括 NameNode、DataNode SecondaryNameNode ResourceManager 和 NodeManagero(6)验证集群的运行状态。5、Hadoop完全分布式的特点是什么？(1)数据和计算在多台机器上进行并行处理，提高了计算速度。(2)具有高度可靠性和容错性，集群中的任何一台机器故障不会导致数据丢失。(3)可以方便地扩展集群的规模，适应不断增长的数据量和计算需求。(4)支持大规模数据的存储和处理，能够处理PB级别的数据。6、Hadoop的伪分布式
4、环境和完全分布式环境有什么区别？(1)伪分布式环境是在单台机器上模拟分布式环境，所有Hadoop组件都运行在同一台 机器上，适用于开发和测试。(2)完全分布式环境是在多台机器上运行Hadoop集群，每台机器扮演不同的角色，包 括 NameNode、DataNode ResourceManager 和 NodeManager,适用于生产环境。7、NameNode. DataNode. NodeManager 进程的作用分别是什么？(1) NameNode进程负责管理IIDFS的文件系统命名空间和文件块的元数据信息。(2) DataNode进程负责存储和管理实际的数据块，执行读写操作。(3) NodeManager进程负责管理集群中的节点资源和任务调度。8、MapReduce的心脏是什么？MapReduce的“心脏”是JobTracker (在Hadoop 2及以前的版本中)，它负责整个 MapReduce任务的调度和管理。9、Map与Reduce任务处理分别完成什么任务？(1) Map任务处理输入数据的切片，采用指定的映射函数将输入数据转换为中间结果 键值对。(2) Reduce任务接收Map任务中间结果的分组，并按照指定的规约函数进行处理，生 成最终的输出结果。