1.在高阶数据处理中，往往无法把整个流程写在单个MapReduce作业中，下列关于链接MapReduce作业的说法，不正确的是？（）答案：A
A.

ChainReducer.addMapper()方法中，一般对键/值对发送设置成值传递，性能好且安全性高 

B.使用ChainReducer时，每个mapper和reducer对象都有一个本地JobConf对象 

C.ChainMapper和ChainReducer类可以用来简化数据预处理和后处理的构成

D.Job和JobControl类可以管理非线性作业之间的依赖 

3.下列关于HDFS为存储MapReduce并行切分和处理的数据做的设计，错误的是 答案：B

（知识点：每个分片不能太小，否则启动与停止各个分片处理所需的开销将占很大一部分执行时间

A.FSDataInputStream扩展了DataInputStream以支持随机读

B.为实现细粒度并行，输入分片(Input Split)应该越小越好

C.一台机器可能被指派从输入文件的任意位置开始处理一个分片

D.输入分片是一种记录的逻辑划分，而HDFS数据块是对输入数据的物理分割

4.MapReduce框架提供了一种序列化键/值对的方法，支持这种序列化的类能够在Map和Reduce过程中充当键或值，以下说法错误的是  答案：C

A.实现Writable接口的类是值

B.实现WritableComparable接口的类可以是值或键

C.Hadoop的基本类型Text并不实现WritableComparable接口

D.键和值的数据类型可以超出Hadoop自身支持的基本类型

5.关于 mapreduce 执行过程，说法错误的是（B ）

A.Reduce 大致分为 copy、sort、reduce 三个阶段

B.数据从环形缓冲区溢出时会进行分区的操作

C.Reduce默认只进行内存到磁盘和磁盘到磁盘合并

D.shuffle指的是map输出之后到reduce输入之前

9.MapReduce编程模型中以下组件哪个是最后执行的？ 

A、Mapper

B、Partitioner

C、Reducer

D、RecordReader

答案：C
解答：以上这四个MapReduce编程模型中的执行顺序是：recordReader -->  mapper --> partitioner --> reducer

10.在MapReduce中，哪个组件是用户不指定也不会有默认的？ 

A、Combiner

B、OutputFormat 

C、Partitioner 

D、InputFormat

答案：A
解答：在MapReduce编程模型中，Combiner是可有可无的组件，它的作用就是用来给mapTask的结果数据做局部合并以减少reduceTask接收的数据量，以减少网络数据传输。OutputFormat的默认组件是TextOutputFormat，InputFormat的默认组件是TextInputFormat，Partitioner的默认实现是HashPartitioner

11.下列关于使用MapReduce编程模型实现SQL中的join操作错误的是？
A、ReduceJoin可以实现内链接，也能实现各种外连接

B、ReduceJoin的join操作是在MapReduce程序中的reducer阶段完成的

C、MapJoin也适合各种join场景，也能实现内连接和各种外链接

D、MapJoin不会产生数据倾斜

答案：C
解答：MapJoin和ReduceJoin，顾名思义，就是mapper阶段完成join操作叫MapJoin，在reducer阶段完成join操作叫ReduceJoin，reduceJoin能够实现一到多个条件的各种等值链接，但是不能实现非等值连接，因为太困难。并且容易出现数据倾斜的情况，所以，出现MapJoin，因为能省掉reducer阶段，所以能完美避免数据倾斜，但是由于该机制的特性，只适合用来做大表和小表数据之间的链接。

12.下列哪种业务场景中，不适合使用Combiner的是哪种操作？

A、sum求和

B、max求最大值

C、count求计数

D、avg求平均

答案：D
解答：在不更改reducer业务逻辑的情况，以上四种，只有avg求平均是不能直接使用reducer充当combiner的。最终会造成业务结果不正确

13.一个MapReduce程序中的MapTask的个数由什么决定？

A、输入的总文件数

B、客户端程序设置的mapTask的个数

C、FileInputFormat.getSplits(JobContext job)计算出的逻辑切片的数量

D、输入的总文件大小/数据块大小
答案：C

解答：MapReduce编程模型中的mapTask的并行度决定机制是由：FileInputFormat.getSplits(JobContext job)决定的。该方法的返回值是List<InputSplit> splits，这个结果集合中的每个InputSplit就是一个逻辑输入切片，每个逻辑输入切片在默认情况下是会要启动一个mapTask任务进行计算的。

14.以下关于新旧 MapReduce API 的描述错误的是？

A、新API放在org.apache.hadoop.mapreduce包中，而旧API则是放在org.apache.hadoop.mapred中 

B、新API倾向于使用接口方式，而旧API倾向于使用抽象类 

C、新API使用Configuration，而旧API使用JobConf来传递配置信息 

D、新API可以使用Job对象来提交作业

答案：B
解答：在新API中，原来的大量接口都被改成了抽象类。所以使用新API编写MR程序时，都是由实现接口变成集成抽象类。

15.以下描述错误的是？

A、输入分片InputSplit其实是对数据的引用 

B、MultipleInputs可以设置多个数据源以及它们对应的输入格式 

C、可以通过重载isSplitable()方法来避免文件分片 

D、ReduceTask需要等到所有的map输出都复制完才进行Merge

答案：D
解答：ReduceTask在mapper阶段的所有mapTask还没有执行完毕的时候，就会预先启动，然后去已经执行完毕的mapTask节点拉取该reduceTask要执行的数据，执行预先合并。而不是等到所有的mapTask都执行完毕之后才开启reduceTask拉取文件进行merge操作

16.以下哪个组件可以指定对key进行Reduce分发的策略？

A、RecordReader 

B、Combiner 

C、Partitioner 

D、FileInputFormat

答案：C
解答：Partitioner组件就是负责给mapTask节点输出的数据进行分发的。 默认的实现是HashParitioner

17.MapReduce框架提供了一种序列化机制，支持这种序列化的类能够在Map和Reduce过程中充当键或值，以下说法错误的是？
A、实现Writable接口的类是值

B、实现WritableComparable<T>接口的类可以是值或键  

C、Hadoop的基本类型Text并不实现WritableComparable<T>接口  

D、键和值的数据类型可以超出Hadoop自身支持的基本类型

答案：A
解答：Hadoop中的基本类型和包装类型都有可能作为MapReduce编程中的key和value，所以都必须要进行序列化，都要事先Writable，如果作为key，那就必须实现WritableComparable接口。Text类也是实现了WritableComparable这个接口的

19.有关MapReduce的输入输出，说法错误的是？

A、链接多个MapReduce作业时，序列文件是首选格式  

B、FileInputFormat中实现的getSplits()可以把输入数据划分为分片，分片数目和大小任意定义  

C、想完全禁止输出，可以使用NullOutputFormat  

D、每个reduce需将它的输出写入自己的文件中，输出无需分片
答案：B

解答：FileInputFormat的分片大小是可以任意设置，可以调整的，输入分片数目不可以随意设置，是根据分片大小和文件计算出来的。

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MapReduce可以高效的处理迭代计算（）
combiner是在map端做一次局部reduce操作（）
每个maptask和reducetask都是一个线程（）
map阶段中k1,v1中的k1代表什么（）
A.文件内容
B.文件名
C.偏移量
mapreduce默认分几个阶段（）
A.4
B.5
C.6
D.7
2.有关MapReduce的输入输出，说法错误的是  答案：B

（知识点：分片数目在numSplits中限定，分片大小必须大于mapred.min.size个字节，但小于文件系统的块）

A.链接多个MapReduce作业时，序列文件是首选格式

B.FileInputFormat中实现的getSplits()可以把输入数据划分为分片，分片数目和大小任意定义

C.想完全禁止输出，可以使用NullOutputFormat

D.每个reduce需将它的输出写入自己的文件中，输出无需分片

6.在Mapreduce中定义的 InputFormat中，默认是哪一个？(  A    )

A.TextInputFormat 
B.KeyValueInputFormat 
C.SequenceFileInputFormat

7.MapReduce的Shuffle过程中哪个操作是最后做的？ 

A.溢写

B.分区

C.排序 

D.合并
答案：D

解答：MapReduce编程模型分为Mapper和Reducer阶段，在mapper和reducer的中间还有一个shuffle阶段。但是Shuffle也分为MapperShuffle和ReducerShuffler两个阶段。这个Shuffle非常的重要，而且也是导致MapReduce执行效率低的一个重要原因。shuflle中的执行顺序是先分区，然后在溢写之前进行排序，最后溢出的多个磁盘文件会进行合并成一个大文件。

8.下面关于MapReduce的描述中正确的是？

A.MapReduce程序必须包含Mapper和Reducer 

B.MapReduce程序的MapTask可以任意指定

C.MapReduce程序的ReduceTask可以任意指定  

D.MapReduce程序的默认数据读取组件是TextInputFormat
答案：D

解答：MapReducer编程模型中，可以没有Reducer，MapTask是由逻辑切片规则决定，虽然可以通过参数进行调整，但是不能随意设置，reduceTask数量可以随意设置，但是通常都是和业务挂钩，所以也基本做不到随心所欲的设置，除非是HashPartitioner的分区器。MapReduce编程模型中的默认数据读取组件是TextInputFormat和LineRecordReader

18.执行一个job，如果这个job的输出路径已经存在，那么程序会？
A.覆盖这个输出路径 
B.抛出警告，但是能够继续执行 
C.抛出一个异常，然后退出 
D.创建一个新的输出路径
答案：C
解答：MapReduce编程模型中的输出目录必须是不存在的目录。否则程序抛出异常，并且退出运行。

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1.下列关于HDFS为存储MapReduce并行切分和处理的数据做的设计，错误的是
A.FSDataInputStream扩展了DataInputStream以支持随机读

B.为实现细粒度并行，输入分片(Input Split)应该越小越好

C.一台机器可能被指派从输入文件的任意位置开始处理一个分片

D.输入分片是一种记录的逻辑划分，而HDFS数据块是对输入数据的物理分割
答案：B
知识点：每个分片不能太小，否则启动与停止各个分片处理所需的开销将占很大一部分执行时间

2.MapReduce编程模型中以下组件哪个是最后执行的？ 

A.Mapper

B.Partitioner

C.Reducer

D.RecordReader

答案：C
以上这四个MapReduce编程模型中的执行顺序是：recordReader -->  mapper --> partitioner --> reducer

3.在MapReduce中，哪个组件是用户不指定也不会有默认的？ 

A.Combiner

B.OutputFormat 

C.Partitioner 

D.InputFormat
答案：A

在MapReduce编程模型中，Combiner是可有可无的组件，它的作用就是用来给mapTask的结果数据做局部合并以减少reduceTask接收的数据量，以减少网络数据传输。OutputFormat的默认组件是TextOutputFormat，InputFormat的默认组件是TextInputFormat，Partitioner的默认实现是HashPartitioner

4.下列关于使用MapReduce编程模型实现SQL中的join操作错误的是？
A.ReduceJoin可以实现内链接，也能实现各种外连接

B.ReduceJoin的join操作是在MapReduce程序中的reducer阶段完成的

C.MapJoin也适合各种join场景，也能实现内连接和各种外链接

D.MapJoin不会产生数据倾斜

答案：C
解答：MapJoin和ReduceJoin，顾名思义，就是mapper阶段完成join操作叫MapJoin，在reducer阶段完成join操作叫ReduceJoin，reduceJoin能够实现一到多个条件的各种等值链接，但是不能实现非等值连接，因为太困难。并且容易出现数据倾斜的情况，所以，出现MapJoin，因为能省掉reducer阶段，所以能完美避免数据倾斜，但是由于该机制的特性，只适合用来做大表和小表数据之间的链接。

5.一个MapReduce程序中的MapTask的个数由什么决定？

A.输入的总文件数

B.客户端程序设置的mapTask的个数

C.FileInputFormat.getSplits(JobContext job)计算出的逻辑切片的数量

D.输入的总文件大小/数据块大小
答案：C
MapReduce编程模型中的mapTask的并行度决定机制是由：FileInputFormat.getSplits(JobContext job)决定的。该方法的返回值是List<InputSplit> splits，这个结果集合中的每个InputSplit就是一个逻辑输入切片，每个逻辑输入切片在默认情况下是会要启动一个mapTask任务进行计算的。

6.以下描述错误的是？

A.输入分片InputSplit其实是对数据的引用 

B.MultipleInputs可以设置多个数据源以及它们对应的输入格式 

C.可以通过重载isSplitable()方法来避免文件分片 

D.ReduceTask需要等到所有的map输出都复制完才进行Merge

答案：D
解答：ReduceTask在mapper阶段的所有mapTask还没有执行完毕的时候，就会预先启动，然后去已经执行完毕的mapTask节点拉取该reduceTask要执行的数据，执行预先合并。而不是等到所有的mapTask都执行完毕之后才开启reduceTask拉取文件进行merge操作

7.以下哪个组件可以指定对key进行Reduce分发的策略？

A.RecordReader 

B.Combiner 

C.Partitioner 

D.FileInputFormat

答案：C
解答：Partitioner组件就是负责给mapTask节点输出的数据进行分发的。 默认的实现是HashParitioner

8.MapReduce框架提供了一种序列化机制，支持这种序列化的类能够在Map和Reduce过程中充当键或值，以下说法错误的是？
A.实现Writable接口的类是值

B.实现WritableComparable<T>接口的类可以是值或键  

C.Hadoop的基本类型Text并不实现WritableComparable<T>接口  

D.键和值的数据类型可以超出Hadoop自身支持的基本类型

答案：A
解答：Hadoop中的基本类型和包装类型都有可能作为MapReduce编程中的key和value，所以都必须要进行序列化，都要事先Writable，如果作为key，那就必须实现WritableComparable接口。Text类也是实现了WritableComparable这个接口的

9.MapReduce做二次排序是要对什么内容进行排序
A.对文件名进行排序
B.对key进行再次排序
C.对分区进行排序
D.对key进行排序
答案：D
解答：MapReduce默认的只对key进行排序，二次排序的目的就是为了让value也变得有序

10.下列哪种业务场景中，不适合使用Combiner的是哪种操作？

A.sum求和

B.max求最大值

C.count求计数

D.avg求平均

答案：D
解答：使用Combiner的前提是不能对最终的输出结果造成影响，比如我们求（0, 20, 10, 25, 15）的平均值应该是为14，但是如果在map端先进行一次Combiner操作会造成（0,20,10）的平均值是10，（25,15）的平均值是20，最终汇总（10,20）的平均值是15。这样就造成了结果错误