分析：

它是可以被修改的Hadoop的基礎(chǔ)配置文件是hadoop-default.xml，默認(rèn)建立一個(gè)Job的時(shí)候會(huì)建立Job的Config，Config首先讀入hadoop-default.xml的配置，然后再讀入hadoop-site.xml的配置(這個(gè)文件初始的時(shí)候配置為空)，hadoop-site.xml中主要配置需要覆蓋的hadoop-default.xml的系統(tǒng)級(jí)配置。

分析：

Nagios是集群監(jiān)控工具，而且是云計(jì)算三大利器之一

分析：

SecondaryNameNode是幫助恢復(fù)，而不是替代，如何恢復(fù)，可以查看。

此題分析：

hadoop的集群是基于master/slave模式，namenode和jobtracker屬于master，datanode和tasktracker屬于slave，master只有一個(gè)，而slave有多個(gè)SecondaryNameNode內(nèi)存需求和NameNode在一個(gè)數(shù)量級(jí)上，所以通常secondary NameNode(運(yùn)行在單獨(dú)的物理機(jī)器上)和NameNode運(yùn)行在不同的機(jī)器上。

JbTracker和TaskTracker

JobTracker 對(duì)應(yīng)于 NameNode

TaskTracker 對(duì)應(yīng)于 DataNode

DataNode 和NameNode 是針對(duì)數(shù)據(jù)存放來而言的

JobTracker和TaskTracker是對(duì)于MapReduce執(zhí)行而言的

mapreduce中幾個(gè)主要概念，mapreduce整體上可以分為這么幾條執(zhí)行線索：obclient，JobTracker與TaskTracker。

1).JobClient會(huì)在用戶端通過JobClient類將應(yīng)用已經(jīng)配置參數(shù)打包成jar文件存儲(chǔ)到hdfs，并把路徑提交到Jobtracker,然后由JobTracker創(chuàng)建每一個(gè)Task(即MapTask和ReduceTask)并將它們分發(fā)到各個(gè)TaskTracker服務(wù)中去執(zhí)行。

2).JobTracker是一個(gè)master服務(wù)，軟件啟動(dòng)之后JobTracker接收J(rèn)ob，負(fù)責(zé)調(diào)度Job的每一個(gè)子任務(wù)task運(yùn)行于TaskTracker上，并監(jiān)控它們，如果發(fā)現(xiàn)有失敗的task就重新運(yùn)行它。一般情況應(yīng)該把JobTracker部署在單獨(dú)的機(jī)器上。

3).TaskTracker是運(yùn)行在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上的slaver服務(wù)。TaskTracker主動(dòng)與JobTracker通信，接收作業(yè)，并負(fù)責(zé)直接執(zhí)行每一個(gè)任務(wù)。TaskTracker都需要運(yùn)行在HDFS的DataNode上。

此題分析：

首先集群的目的是為了節(jié)省成本，用廉價(jià)的pc機(jī)，取代小型機(jī)及大型機(jī)。小型機(jī)和大型機(jī)有什么特點(diǎn)?

1.cpu處理能力強(qiáng)

2.內(nèi)存夠大

所以集群的瓶頸不可能是a和d

3.網(wǎng)絡(luò)是一種稀缺資源，但是并不是瓶頸。

4.由于大數(shù)據(jù)面臨海量數(shù)據(jù)，讀寫數(shù)據(jù)都需要io，然后還要冗余數(shù)據(jù)，hadoop一般備3份數(shù)據(jù)，所以IO就會(huì)打折扣。

該題分析：

Client向NameNode發(fā)起文件寫入的請(qǐng)求。

NameNode根據(jù)文件大小和文件塊配置情況，返回給Client它所管理部分DataNode的信息。

Client將文件劃分為多個(gè)Block，根據(jù)DataNode的地址信息，按順序?qū)懭氲矫恳粋€(gè)DataNode塊中。