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第五章分布式计算模型Hadoop
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1Map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2Shuffle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3Reduce阶段每个Reduce任务按照指定的规约函数对分组后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？1Mapper类定义了输入数据的转换逻辑2Reducer类定义了分组后数据的处理逻辑3Combiner类可选在Map阶段进行本地聚合，减少数据的传输量4Partitioner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.xml和mapred-site.xml4格式化HDFS文件系统5启动Hadoop集群的各个组件,包括NameNode、DataNode SecondaryNameNodeResourceManager和NodeManagero6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？1NameNode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2DataNode进程负责存储和管理实际的数据块，执行读写操作3NodeManager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Hadoop2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？1Map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2Reduce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。
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