在大数据时代，Hadoop作为分布式存储与计算的基石，已成为众多企业构建数据处理平台的首选。对于追求大数据岗位的专业人士来说，熟练掌握Hadoop的原理和应用是必备技能。本文将深入探讨多个Hadoop面试题，并提供详尽的参考答案，助你在面试中脱颖而出。
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介绍下Hadoop
Hadoop是一个开源的分布式系统基础架构，由Apache基金会开发，主要用于处理和存储大规模数据集。它包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型两大核心组件。HDFS提供了高可靠性和高吞吐量的存储能力，而MapReduce则允许用户开发分布式运算程序来处理存储在HDFS中的数据。
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Hadoop的主要组件有哪些？
Hadoop的主要组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce、YARN（Yet Another Resource Negotiator）、Common和Hive等。HDFS负责数据存储，MapReduce用于数据处理，YARN负责资源管理和任务调度，Common包含工具类和辅助组件，而Hive提供了基于SQL的数据仓库工具。
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Hadoop的优缺点是什么？
Hadoop的优点包括高可靠性、高扩展性、高效性和高容错性。它允许系统通过增加廉价硬件来扩展处理能力，而不依赖于单个计算节点的性能。缺点则包括对低延迟数据访问的支持不足、不适合存储大量小文件以及不支持多用户写入和任意修改文件。
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Hadoop 1.x与Hadoop 2.x、3.x的区别是什么？
Hadoop 1.x和2.x的
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