分析：

它是可以被修改的Hadoop的基礎配置文件是hadoop-default.xml，默認建立一個Job的時候會建立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(這個文件初始的時候配置為空)，hadoop-site.xml中主要配置需要覆蓋的hadoop-default.xml的系統級配置。

分析：

Nagios是集群監控工具，而且是云計算三大利器之一

分析：

SecondaryNameNode是幫助恢復，而不是替代，如何恢復，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，而slave有多個SecondaryNameNode內存需求和NameNode在一個數量級上，所以通常secondary NameNode(運行在單獨的物理機器上)和NameNode運行在不同的機器上。

JbTracker和TaskTracker

JobTracker 對應于 NameNode

TaskTracker 對應于 DataNode

DataNode 和NameNode 是針對數據存放來而言的

JobTracker和TaskTracker是對于MapReduce執行而言的

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

1).JobClient會在用戶端通過JobClient類將應用已經配置參數打包成jar文件存儲到hdfs，并把路徑提交到Jobtracker,然后由JobTracker創建每一個Task(即MapTask和ReduceTask)并將它們分發到各個TaskTracker服務中去執行。

2).JobTracker是一個master服務，軟件啟動之后JobTracker接收Job，負責調度Job的每一個子任務task運行于TaskTracker上，并監控它們，如果發現有失敗的task就重新運行它。一般情況應該把JobTracker部署在單獨的機器上。

3).TaskTracker是運行在多個節點上的slaver服務。TaskTracker主動與JobTracker通信，接收作業，并負責直接執行每一個任務。TaskTracker都需要運行在HDFS的DataNode上。

此題分析：

首先集群的目的是為了節省成本，用廉價的pc機，取代小型機及大型機。小型機和大型機有什么特點?

1.cpu處理能力強

2.內存夠大

所以集群的瓶頸不可能是a和d

3.網絡是一種稀缺資源，但是并不是瓶頸。

4.由于大數據面臨海量數據，讀寫數據都需要io，然后還要冗余數據，hadoop一般備3份數據，所以IO就會打折扣。

該題分析：

Client向NameNode發起文件寫入的請求。

NameNode根據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Block，根據DataNode的地址信息，按順序寫入到每一個DataNode塊中。