1. 简述Google三驾马车是Hadoop等分布式系统的基石，其中论文()不属于三驾马车之一 ？
A：GFS
B：MapReduce
C：OpenTSDB
D：BigTable
选项C：OpenTSDB 不属于Google三驾马车之一。
Google的三驾马车是指以下三篇具有里程碑意义的论文，它们对Hadoop等分布式系统的设计理念产生了深远影响：
A: GFS (Google File System) —— GFS是Google开发的一个分布式文件系统，其论文描述了GFS的架构和设计，对Hadoop的HDFS（Hadoop Distributed File System）有重要影响。
B: MapReduce —— MapReduce是Google提出的一种编程模型，用于大规模数据集的并行处理。Hadoop的MapReduce是受Google MapReduce论文启发而开发的。
D: BigTable —— BigTable是Google开发的一种分布式存储系统，用于结构化数据。它的设计影响了Hadoop生态系统中的HBase等NoSQL数据库。
OpenTSDB是一个开源的时间序列数据库，它并不是Google三驾马车之一。OpenTSDB用于处理和存储时间序列数据，通常用于监控和测量系统。
2. 简述现有一个安装 2.6.5 版本的 Hadoop 集群，在不修改默认配置的情况下，存储 200 个每个 200M 的文本文件，请问最终会在集群中产生多少个数据块（包括副本） ？
A：200
B：40000
C：400
D：1200
在Hadoop中，默认的数据块大小（dfs.blocksize）是128MB。给定的文本文件每个是200MB，但由于Hadoop的块大小是128MB，文件会被分割成两个数据块：一个128MB的块和一个不足128MB的剩余部分块。
由于每个文件会产生至少两个数据块（第一个块128MB，第二个块小于128MB），200个文件将产生至少400个数据块。
然而，由于默认的副本因子（dfs.replication）是3，这意味着每个数据块会有3个副本。所以，最终产生的数据块总数将是文件产生的数据块数乘以副本因子。
计算如下：
[ \text{总数据块数} = \frac{200 \times 200MB}{128MB} \times 3 ]
[ \text{总数据块数} = 2 \times 200 \times 3 ]
[ \text{总数据块数} = 400 \times 3 ]
[ \text{总数据块数} = 1200 ]
所以正确答案是D：1200个数据块（包括副本）。
3. 假设有Hadoop系统中有DataNode节点1、2、3，且DataNode节点1、2、3上有Block1，Client请求上传文件file1至Hadoop系统，下面描述该Hadoop系统写流程错误的是（） ？
A：Client第一次请求NameNode上传文件file1
B：当NameNode返回可以上传后，Client第二个请求会请求file1上传到哪个DataNode节点上
C：当Client第三次请求时，DataNode数据管道搭建完毕后，会由NameNode应答Client
D：当Client第三次请求时，DataNode数据管道搭建完毕后，会由多个DataNode节点等依次逐级应答Client
描述错误的是选项C：当Client第三次请求时，DataNode数据管道搭建完毕后，会由NameNode应答Client。
以下是对每个选项的简述：
A: Client第一次请求NameNode上传文件file1 —— 这个描述是正确的。在写操作开始前，Client会首先与NameNode通信，请求上传文件。
B: 当NameNode返回可以上传后，Client第二个请求会请求file1上传到哪个DataNode节点上 —— 这个描述是正确的。NameNode会告诉Client将数据发送到哪些DataNode上。
C: 当Client第三次请求时，DataNode数据管道搭建完毕后，会由NameNode应答Client —— 这个描述是错误的。在数据管道搭建完毕后，Client开始发送数据，数据会直接发送到DataNode，不需要NameNode介入应答。
D: 当Client第三次请求时，DataNode数据管道搭建完毕后，会由多个DataNode节点等依次逐级应答Client —— 这个描述是正确的。在Hadoop写操作中，Client会将数据发送到第一个DataNode（管道的源头），然后这个DataNode会将数据发送到下一个DataNode，依此类推，每个DataNode在接收并转发数据后会向源DataNode发送确认信息。
在Hadoop的写流程中，Client首先与NameNode通信以确定数据块的存储位置，然后直接与DataNode建立连接并发送数据。数据在DataNode之间通过pipeline方式传输，每个DataNode在接收数据后会向其上游DataNode发送确认，直到最后一个DataNode接收完毕并保存数据。
4. 简述关于 Hadoop 技术描述错误的是（） ？
A：HDFS 是一个分布式文件存储系统
B：HDFS 不适合低延时数据访问的场景
C：HDFS 适合存储大量的小文件
D：HDFS 存储空间由数据节点数决定
描述错误的是选项C：HDFS 适合存储大量的小文件。
以下是对每个选项的简述：
A: HDFS 是一个分布式文件存储系统 —— 这个描述是正确的。HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个分布式文件系统，设计用于跨多个机器存储和处理大量数据。
B: HDFS 不适合低延时数据访问的场景 —— 这个描述是正确的。HDFS 优化了高吞吐量的数据处理，但不是为低延时访问设计，尤其是在需要频繁的随机写操作时。
C: HDFS 适合存储大量的小文件 —— 这个描述是错误的。HDFS 并不适合存储大量的小文件，因为这会导致NameNode有大量的元数据需要管理，从而可能导致性能问题。
D: HDFS 存储空间由数据节点数决定 —— 这个描述是部分正确的，但有些误导。HDFS的存储容量确实受到DataNode数量和每个DataNode存储容量的限制，但也受到HDFS块大小和副本因子等配置的影响。
HDFS 最适合的是存储大文件和大数据集，这些数据集可以分布在集群中的多个DataNode上进行并行处理。对于小文件，Hadoop社区推荐使用其他工具，比如HBase或Alluxio，这些工具更适合处理小文件或低延迟数据访问的场景。
5. 简述关于MapReduce的描述错误的是（） ？
A：MapReduce框架由一个单独的master JobTracker 和每个集群设备一个slave TaskTracker共同组成
B：master负责调度构成一个作业的所有任务，这些任务分布在不同的slave上
C：master监控slave上任务的执行，重新执行已经失败的任务。而slave仅负责执行由master指派的任务
D：slave不仅负责执行由master指派的任务，还会重新执行失败的任务
描述错误的是选项D：slave不仅负责执行由master指派的任务，还会重新执行失败的任务。
以下是对每个选项的简述：
A: MapReduce框架由一个单独的master JobTracker 和每个集群设备一个slave TaskTracker共同组成 —— 这个描述是正确的，适用于Hadoop 1.x版本。JobTracker是负责作业调度和监控的master节点，而TaskTracker是运行在集群的每个slave设备上的进程，负责执行任务。
B: master负责调度构成一个作业的所有任务，这些任务分布在不同的slave上 —— 这个描述是正确的。在MapReduce框架中，master节点（JobTracker或ResourceManager）负责整个作业的任务调度。
C: master监控slave上任务的执行，重新执行已经失败的任务。而slave仅负责执行由master指派的任务 —— 这个描述是正确的。master节点监控所有任务的执行状态，并在任务失败时重新调度执行，而slave节点（TaskTracker或NodeManager）仅执行由master指派的任务。
D: slave不仅负责执行由master指派的任务，还会重新执行失败的任务 —— 这个描述是错误的。在MapReduce框架中，slave节点通常不负责重新执行失败的任务，这是由master节点监控并执行的操作。
在Hadoop 2.x及更高版本中，JobTracker的角色被ResourceManager取代，而TaskTracker的角色被NodeManager取代，但基本原理相同。
6. 简述下列关于Hadoop命令中，命令执行成功返回0，执行失败返回-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
命令返回-1通常表示执行失败。以下是对每个选项的简述：
A: hadoop fs -mv /user/hadoop/file1 /user/hadoop/file2 —— 如果file1存在并且file2不存在，这个移动操作可能会成功，返回0。如果file2已经存在，或者file1不存在，命令可能会失败，返回-1。
B: hdfs dfs -mv hdfs:///testData file:///tmp/testData —— 这个命令尝试将HDFS上的文件或目录移动到本地文件系统的一个不同的位置。如果本地目录/tmp/testData不存在或者移动操作因为其他原因失败（如权限问题），命令将返回-1。
C: hadoop fs -put localfile hdfs://host:port/hadoop/hadoopfile —— 如果localfile存在并且HDFS路径hdfs://host:port/hadoop/hadoopfile是有效的，文件将被上传，命令返回0。如果本地文件不存在，或者HDFS路径无效（如端口错误或NameNode不可达），命令将失败，返回-1。
D: hadoop fs -put localfile /user/hadoop/hadoopfile —— 这个命令尝试将本地文件localfile上传到HDFS的指定路径。如果本地文件存在并且HDFS路径有效，命令将成功，返回0。如果本地文件不存在或HDFS路径无效，命令将失败，返回-1。
根据这些描述，无法确定哪个命令一定返回-1，因为返回值取决于命令执行时的具体情况（如文件是否存在、路径是否有效等）。然而，如果我们要假设一个命令因为无效的路径或操作失败而返回-1，那么最可能是选项B，因为如果hdfs:///testData是一个目录或file:///tmp/testData的本地路径不可写，该命令可能会失败。但请注意，在没有具体执行环境和上下文的情况下，我们不能确定哪个命令一定返回-1。