大数据工程师面试，对于很多人来说应该都不陌生了吧，虽说大数据就业前景很好，但想要成功进入名企，并不是一件容易的事情，不仅仅需要专业的技能，还需要你在面试的时候认真准备一下。面试的时候，我们会遇到各种各样的问题，今天就先讲解一下面试经常会遇到的问题，Hadoop是如何工作的?
Hadoop是一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架， 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题，因而在大数据培训机构中是必须学习的课程，也是面试中面试官非常注重的一个技术点。
Hadoop是如何工作的?
Hadoop是从Google文件系统发源而来，并且他是一个用Java开发的跨平台的应用。核心组件有: Hadoop Common，拥有其他模块所依赖的库和基础工具，Hadoop分布式文件系统 (HDFS)， 负责存储， Hadoop YARN， 管理计算资源， 和Hadoop MapReduce， 负责处理的过程。
Hadoop把文件拆成小块并且把他们分发给集群中的节点。然后，它使用打包的代码分发到节点上并行处理数据。 这意味着可以处理数据的速度会比使用传统的体系结构的更快。
一个典型的Hadoop集群都会有主节点和从节点或者叫工作节点。 主节点有一个任务跟踪器，任务调度，名字节点和数据节点组成。从节点通常作为一个数据节点和任务调度器，不过特殊的场景下程序可能只有数据节点然后在其他的从节点进行处理计算。
在大的Hadoop集群中，通常会使用一个专用的名字节点来管理HDFS节点的文件系统索引信息，这防止了文件系统的数据丢失和损坏。
以上就是大数据面试题，关于Hadoop的精细讲解，希望无论是正在学习大数据的同学还是正在找工作的同学都能受用。