1. 在 Hadoop 集群的配置文件中有如下两个配置，请问假如集群中有一个节点宕机，主节点 namenode 需要多长时间才能感知到（） ？

dfs.heartbeat.interval
3heartbeat.recheck.interval
2000A：26秒
B：34秒
C：30秒
D：20秒

在Hadoop集群中，dfs.heartbeat.interval配置项定义了DataNode向NameNode发送心跳的时间间隔，单位为毫秒。heartbeat.recheck.interval配置项定义了NameNode在接收到DataNode的心跳后，重新检查心跳的间隔时间，也以毫秒为单位。

根据给出的配置：

• dfs.heartbeat.interval = 3 毫秒
• heartbeat.recheck.interval = 2000 毫秒

如果一个DataNode宕机，NameNode将不会收到来自该节点的心跳。然而，dfs.heartbeat.interval配置的3毫秒是心跳发送的频率，并非NameNode感知到节点宕机所需的时间。NameNode会在heartbeat.recheck.interval配置的时间过后，开始重新检查心跳。

因此，NameNode感知到节点宕机的时间将是heartbeat.recheck.interval的时间，即2000毫秒或2秒。然而，由于心跳发送的频率是3毫秒一次，理论上NameNode在第一次错过心跳后很快就会开始重新检查，但确切的时间取决于heartbeat.recheck.interval的设置。

在这种情况下，最接近的选项是：

C：30秒

但请注意，实际上NameNode应该在大约2秒后感知到节点宕机，而不是30秒。可能题目选项中存在误差或假设了其他未指定的条件。如果仅根据给出的配置和常见Hadoop行为，NameNode会在大约2秒后开始重新检查缺失的心跳。如果需要在提供的选项中选择，那么没有正确答案。如果题目意图是询问NameNode在多长时间后开始重新检查心跳，则应选择最接近2秒的选项。

2. 简述下列关于SecondaryNameNode描述错误的是（） ？

A：SecondaryNameNode是NameNode的冗余守护进程
B：SecondaryNameNode提供周期检查点
C：SecondaryNameNode帮助NameNode合并editslog，减少NameNode启动时间
D：SecondaryNameNode会执行清理任务

描述错误的是：

A：SecondaryNameNode是NameNode的冗余守护进程 - 这个描述是错误的。SecondaryNameNode并不是NameNode的冗余或备份；它的主要作用是辅助NameNode，通过合并编辑日志（edits.log）和文件系统映像（fsimage）来减少检查点的体积，从而减少NameNode启动时间和内存压力。SecondaryNameNode不处理客户端读写请求，也不参与文件系统命名空间的管理。

其他选项的说明：

B：SecondaryNameNode提供周期检查点 - 这个描述是正确的。SecondaryNameNode可以定期合并编辑日志和文件系统映像，生成新的检查点。

C：SecondaryNameNode帮助NameNode合并editslog，减少NameNode启动时间 - 这个描述是正确的。通过SecondaryNameNode的工作，可以避免编辑日志无限增长，并减少NameNode启动时回放编辑日志的需要。

D：SecondaryNameNode会执行清理任务 - 这个描述也是正确的。SecondaryNameNode在合并编辑日志和文件系统映像的过程中，会删除旧的、不再需要的编辑日志文件，从而清理磁盘空间。

3. 简述关于Hadoop命令，下列描述错误的是（） ？

A：hadoop fs，不仅可用于Hadoop文件系统也可以用于其他文件系统
B：hadoop dfs，专门针对hdfs分布式文件系统
C：相比于hdfs dfs，更推荐使用hadoop dfs
D：当使用hadoop dfs时内部会被转为hdfs dfs命令

描述错误的是：

C：相比于hdfs dfs，更推荐使用hadoop dfs - 这个描述是错误的。实际上，hdfs dfs是专门针对HDFS的命令，而hadoop fs是一个更通用的命令，可以用于Hadoop文件系统以及其他文件系统。在Hadoop 2.x版本中，推荐使用hdfs dfs命令来针对HDFS执行操作，因为它提供了更好的性能和针对HDFS的特定功能。

其他选项的说明：

A：hadoop fs，不仅可用于Hadoop文件系统也可以用于其他文件系统 - 这个描述是正确的。hadoop fs是一个通用的文件系统命令，可以用于访问HDFS以及其他支持的文件系统。

B：hadoop dfs，专门针对hdfs分布式文件系统 - 这个描述是正确的。hdfs dfs是专门设计用于与HDFS交互的命令。

D：当使用hadoop dfs时内部会被转为hdfs dfs命令 - 这个描述可能不准确。在Hadoop 1.x版本中，hadoop fs命令被用来与HDFS交互。在Hadoop 2.x版本中，推荐使用hdfs dfs，但hadoop fs命令仍然可用，并且可能在内部被映射到相应的hdfs dfs命令。不过，这种行为可能会根据不同版本的Hadoop和具体配置有所不同。

4. 简述有关Hadoop 1.x和Hadoop 2.x的区别点描述错误的是（） ？

A：资源调度方式的改变
B：高可用模式
C：Hadoop 联邦架构
D：Hadoop DataNode并发读

描述错误的是：

D：Hadoop DataNode并发读 - 这个描述是错误的。在Hadoop 1.x和2.x中，DataNode都支持并发读取操作，这不是两者的区别点。实际上，DataNode的设计允许多个客户端同时访问数据，这是Hadoop提供高吞吐量读取能力的一部分。

其他选项的说明：

A：资源调度方式的改变 - 这个描述是正确的。Hadoop 2.x引入了YARN（Yet Another Resource Negotiator），它改变了资源管理和作业调度的方式，与Hadoop 1.x中的JobTracker相比，提供了更高效的资源管理和调度策略。

B：高可用模式 - 这个描述是正确的。Hadoop 2.x引入了高可用性配置，允许运行备用的NameNode和ResourceManager，解决了Hadoop 1.x中NameNode单点故障的问题。

C：Hadoop 联邦架构 - 这个描述是正确的。Hadoop 2.x支持Hadoop联邦架构，允许多个NameNode共存，提高了系统的可扩展性和灵活性。这是Hadoop 2.x相对于1.x的一个重要改进。

5. 简述下列关于MapReduce过程描述错误的是（） ？

A：reducer启动数据copy线程，copy线程copy的数据先放到内部缓冲区，之后溢写
B：在一个reducer端先将多个map端的数据溢写到本地磁盘,之后再将多个文件合并成一个文件
C：执行完reduce任务，最后的结果留在hdfs上
D：merge阶段最后会生成一个文件,将此文件转移到内存中,rebalance阶段结束

描述错误的是：

D：merge阶段最后会生成一个文件，将此文件转移到内存中，rebalance阶段结束 - 这个描述是错误的。在MapReduce的Reduce任务中，并没有称为"rebalance阶段"的步骤。实际上，在Reduce任务的执行过程中，会有一个合并（shuffle and sort）的过程，其中Map端输出的数据会被传输到Reduce端，然后在内存中进行排序和合并，如果数据量超出内存限制，会溢写到磁盘上。在合并过程中，可能会有多个中间文件生成，最终这些文件会被合并成一个最终输出文件。但是，"rebalance"这个术语并不是MapReduce官方文档中描述Reduce任务的一部分。

其他选项的说明：

A：reducer启动数据copy线程，copy线程copy的数据先放到内部缓冲区，之后溢写 - 这个描述是正确的。在Reduce任务中，确实会有数据复制过程，如果数据量超出了缓冲区限制，会溢写到本地磁盘。

B：在一个reducer端先将多个map端的数据溢写到本地磁盘，之后再将多个文件合并成一个文件 - 这个描述是正确的。在Reduce任务中，可能会有来自多个Mapper的数据，如果这些数据量很大，会先写入到本地磁盘的多个文件中，然后这些文件会被合并成一个单一的输出文件。

C：执行完reduce任务，最后的结果留在hdfs上 - 这个描述是正确的。Reduce任务完成后，最终的输出结果会被写入到HDFS上，供后续的作业或其他应用程序使用。

6. 简述下列关于MapReduce过程描述错误的是（） ？

A：在进行map计算之前，MapReduce会根据输入文件计算输入分片（input split），每个输入分片（input split）针对一个map任务
B：map过程中map函数效率相对好控制，而且一般map操作都是本地化操作也就是在数据存储节点上进行
C：需要计算每一个map的结果需要发到哪个reduce端，partition数等于mapper数。默认采用HashPartition
D：merge操作会合并所有的本地文件，并且该文件会有一个对应的索引文件

描述错误的是：

C：需要计算每一个map的结果需要发到哪个reduce端，partition数等于mapper数。默认采用HashPartition - 这个描述是错误的。在MapReduce中，Partitioner的作用是确定每个Map任务输出的记录应该发送到哪个Reducer。Partition数通常等于Reducer的数量，而不是Mapper的数量。此外，默认的分区方法是根据输出键的哈希值进行分区（HashPartitioning），而不是简单地将每个Map任务的输出发送到一个Reducer。

其他选项的说明：

A：在进行map计算之前，MapReduce会根据输入文件计算输入分片（input split），每个输入分片（input split）针对一个map任务 - 这个描述是正确的。MapReduce框架会将输入文件切分成多个输入分片，每个分片对应一个Map任务。

B：map过程中map函数效率相对好控制，而且一般map操作都是本地化操作也就是在数据存储节点上进行 - 这个描述是正确的。Map任务通常在存储输入数据的节点上执行，这称为数据本地化，有助于减少网络传输并提高效率。

D：merge操作会合并所有的本地文件，并且该文件会有一个对应的索引文件 - 这个描述是正确的，但需要澄清。在Reduce任务中，可能会有多个中间文件（如spillover files），这些文件最终会被合并成一个最终输出文件。有时，为了高效访问，合并后的数据文件可能会有一个索引文件，但这并不是MapReduce框架的标准要求。通常，合并操作是Reducer的任务，而不是Map任务。