1. 简述下列关于Hadoop命令中,命令实行成功返回0,实行失败返回-1,下列命令返回-1的是 ?
- 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
复制代码 在Hadoop中,命令实行成功通常返回0,实行失败返回非0值,通常是-1或其他错误代码。根据给出的命令,返回-1的大概是:
B:hdfs dfs -mv hdfs:///testData file:///tmp/testData - 这个命令实行将HDFS上的文件或目录移动到本地文件体系,假如由于权限问题、路径错误或目的位置不允许写入等缘故起因导致移动失败,命令将返回-1。
其他选项的阐明:
A:hadoop fs -mv /user/hadoop/file1 /user/hadoop/file2 - 假如file1存在,而且用户有权限移动文件到file2的位置,这个命令通常会成功实行并返回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。假如路径精确,而且用户有相应的写入权限,命令将实行成功并返回0。
D:hadoop fs -put localfile /user/hadoop/hadoopfile - 类似于C,假如本地文件localfile存在,而且用户有权限写入HDFS的/user/hadoop/目录,这个命令也会成功实行并返回0。
命令返回-1大概是由于多种缘故起因,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。具体错误需要团结命令实行时的上下文和错误信息来判定。
2. 关于DataNode描述中,不精确的是 ?
- 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
复制代码 描述不精确的是:
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 - 这个描述不完全精确。DataNode不但仅在启动时向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。
其他选项的阐明:
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)。 - 这个描述是精确的。DataNode负责管理其所在节点的存储,而且Hadoop集群可以包含多个DataNode。
C:DataNode之间不会相互通讯,NameNode只会与DataNode举行通讯 - 这个描述是精确的。在HDFS中,DataNode通常不直接相互通讯,而是通过NameNode来举行管理和和谐。
D:Hadoop集群中存储数据的节点,每个节点都会运行一个DataNode保卫进程 - 这个描述是精确的。在Hadoop集群中,每个存储数据的节点都运行着一个DataNode保卫进程,用于存储现实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体系的touch命令的描述精确的是 ?
- 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
复制代码 描述精确的是:
B:touchz不能新建文件 - touchz命令在Hadoop文件体系中用于创建一个新的空文件,假如文件已经存在,它不会改变文件的内容或最后修改时间。假如文件不存在,touchz会创建一个新文件。
其他选项的阐明:
A:没区别 - 这个描述是错误的。Hadoop的touchz命令与Linux体系的touch命令在举动上有所不同,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,但条件是文件已经存在。
D:touch不可用于更新文件的修改日期 - 这个描述是错误的。Linux体系中的touch命令不但可以创建新文件,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,精确的是 ?
- 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
复制代码 精确的描述是:
B:Hadoop生态圈,不但包含Hadoop,还包括包管Hadoop框架正常高效运行的其他框架 - 这个描述是精确的。Hadoop生态圈指的是围绕Hadoop焦点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办理方案。
其他选项的阐明:
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 - 这个描述部分精确,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体系。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在内的更广泛的体系和工具聚集。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() ?
- 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
复制代码 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主动进入安全模式,不一定是由于安全启动模式。比方,在启动时假如没有收到充足多的DataNode心跳,或者文件体系损坏时,NameNode也大概进入安全模式。
其他选项的阐明:
A:NameNode在启动时会主动进入安全模式 - 这个描述是精确的。NameNode在启动时可以主动进入安全模式,以确保在体系稳定前不担当修改操纵。
C:安全模式是一种状态,文件体系不允许有任何修改 - 这个描述是精确的。在安全模式下,HDFS文件体系不担当任何修改操纵,以保护数据的完整性。
D:进入安全模式后,体系会表现NameNode in safe mode,阐明体系正在处于安全模式 - 这个描述是精确的。当NameNode处于安全模式时,通常会有明确的状态信息表明体系正在处于安全模式。
6. 简述有关Hadoop体系小文件问题的描述错误的是 ?
- 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
复制代码 描述错误的是:
B:Hadoop中小文件问题无法在Client办理,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端通过各种策略办理,比方,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等格式来淘汰元数据的数量。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上举行,但策略订定和一些预处理操纵可以在Client端完成。
其他选项的阐明:
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 - 这个描述是精确的。HDFS的元数据确实存储在NameNode的内存中,大量的小文件会斲丧大量元数据存储空间,大概会影响NameNode的性能。
C:使用Hadoop的CombineFileInputFormat可实现小文件的合并 - 这个描述是精确的。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,从而淘汰Map使命的数量。
D:Client上传文件时,可以实行一定的策略先合并 - 这个描述是精确的。在Client端上传文件到HDFS之前,可以实行合并策略,比如使用Hadoop的SequenceFile或者在本地合并文件,以淘汰小文件的数量。
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