Hadoop的运行模式
【4月更文挑战第12天】Hadoop支持三种运行模式：本地模式适用于初学者和小型项目；伪分布式集群模式用于测试，数据存储在HDFS；完全分布式集群模式，适用于企业级大规模数据处理，具有高吞吐量和容错性。选择模式取决于实际需求和环境配置。Hadoop的分布式计算特性使其在扩展性、容错性和可恢复性方面表现出色，是大数据处理的关键工具。
Hadoop的特性
【4月更文挑战第12天】Hadoop，一个开源的分布式计算框架，以其可靠性（数据在多节点备份，防故障）、可扩展性（易于扩展到大量服务器）、高性能（MapReduce并行计算）、易用性（简单API和工具）和开源性（自由获取和定制）著称。核心组件包括HDFS（存储海量数据）、MapReduce（并行计算）。Hadoop在大数据处理中扮演关键角色，简化并优化大规模数据处理任务。
Hadoop的优点
【4月更文挑战第12天】Hadoop是Apache基金会的分布式系统框架，专注于大数据存储和处理。它提供高可靠性（数据冗余和故障恢复）、高扩展性（水平扩展至大量服务器）、高效性（使用MapReduce并行计算）、成本效益（开源且可在廉价硬件上运行）以及对多种数据类型的支持。Hadoop还拥有丰富的生态系统和工具，但面临安全挑战及学习难度，需根据需求谨慎使用。
面经：HDFS分布式文件系统原理与故障排查
【4月更文挑战第10天】本文深入剖析了HDFS的底层原理和面试重点，包括HDFS的架构（NameNode、DataNode、Secondary NameNode）、文件读写流程、高级特性（快照、Erasure Coding、Federation、High Availability）以及故障排查方法。通过HDFS Shell命令示例，加强理解，并对比了HDFS与其他分布式文件系统的优缺点。掌握这些知识将有助于求职者在面试中脱颖而出，应对HDFS相关技术考察。
面经：MapReduce编程模型与优化策略详解
【4月更文挑战第10天】本文是关于MapReduce在大数据处理中的关键作用的博客摘要。作者分享了面试经验，强调了MapReduce的基本原理、Hadoop API、优化策略和应用场景。MapReduce包含Map和Reduce两个主要阶段，Map阶段处理输入数据生成中间键值对，Reduce阶段进行聚合计算。面试重点包括理解MapReduce工作流程、使用Hadoop API编写Map/Reduce函数、选择优化策略（如分区、Combiner和序列化）以及应用场景，如日志分析和机器学习。
