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1. 什么是Hadoop？它的主要组件是什么？
   Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据的存储和计算。其主要组件包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce。

2. 解释HDFS的工作原理。
   HDFS采用主从架构，包括一个NameNode和多个DataNode。NameNode负责管理文件系统的命名空间和数据块的映射关系，DataNode负责存储实际数据块。当客户端需要读取或写入文件时，它会先与NameNode通信获取数据块的位置信息，然后直接与DataNode通信进行文件的读取或写入。

3. 什么是MapReduce？它的工作原理是什么？
   MapReduce是Hadoop中用于分布式计算的编程模型。其工作原理包括两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，数据被分割成多个小块，然后并行处理。在Reduce阶段，Map阶段的输出被汇总和聚合以生成最终结果。

4. 什么是Hadoop的YARN（Yet Another Resource Negotiator）？
   YARN是Hadoop的资源管理器，用于分配集群中的资源给不同的应用程序。它可以同时支持多个计算框架，如MapReduce、Spark等。

5. 解释Hadoop的数据复制机制。
   Hadoop默认将数据块复制三次（副本因子为3），分别存储在不同的DataNode上，以提高数据的可靠性和容错性。当DataNode发生故障时，Hadoop会自动从其他DataNode中复制数据块来保证数据的可用性。