HDFS、Hadoop、MapReduce、HBase面试题及答案

在HDFS中，put命令用于（B）将文件或目录从本地文件系统拷贝到HDFS。
在Hadoop中，默认的OutputFormat是（D）TextOutputFormat。
Shuffle和sort输出的key实现了（B）WritableComparable接口。
HBase依靠（B）Hadoop存储底层数据。
关于SecondaryNameNode，正确的选项是（D）SecondaryNameNode应与NameNode部署到一个节点。

简答题：

使用MapReduce实现两个表的join可以通过以下步骤实现： a. 在Map阶段，将每个表的记录按照join的条件进行映射，将join字段作为key，将记录作为value输出。 b. 在Reduce阶段，对具有相同key的记录进行join操作，将两个表的记录进行组合，输出join结果。
MapReduce数据倾斜产生的原因是在Reduce阶段，某些key的数据量远远大于其他key的数据量，导致某些Reducer的处理时间远远长于其他Reducer，从而影响整个作业的性能。

解决方案可以采取以下几种方法： a. 增加Reducer的数量，将数据均匀分布到更多的Reducer上，从而降低每个Reducer的负载。 b. 使用随机前缀或者随机数对key进行扰动，将原本倾斜的数据分散到不同的Reducer上。 c. 使用Combiner函数进行局部聚合，减少传输给Reducer的数据量。 d. 使用二次排序（Secondary Sort）对key进行排序，将相同的key聚集在一起，减少每个Reducer处理的数据量。 e. 使用MapReduce外的工具或者算法进行数据倾斜的处理，如使用Spark的skew join等。