hadoop考点总结

Posted 2023-04-11 2301_76522810

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了hadoop考点总结相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

Hadoop 常见考点总结

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。主要包括三部分内容：Hdfs，MapReduce，Yarn

Hadoop在广义上指一个生态圈，泛指大数据技术相关的开源组件或产品，如HBase，Hive，Spark，Zookeeper，Kafka，flume....

Hadoop   Spark
类型   基础平台，包含计算，存储，调度   分布式计算工具
场景   大规模数据集上的批处理   迭代计算，交互式计算，流计算
价格   对机器要求低，便宜   对内存有要求，相对较贵对内存有要求，相对较贵
编程范式   MapReduce，API 较为底层，算法适应性差   RDD组成DAG有向无环图，API较为顶层，方便使用
数据存储结构   MapReduce中间计算结果存在HDFS磁盘上，延迟大   RDD中间运算结果存在内存中，延迟小
运行方式   Task以进程方式维护，任务启动慢   Task以线程方式维护，任务启动快

Hadoop常见的版本有哪些，分别有哪些特点，你一般是如何进行选择的?
这个完全就是基于个人的经验之谈的，如果平时没有细致研究过这些，这个问题一定是答不好的。

由于Hadoop的飞速发展，功能不断更新和完善，Hadoop的版本非常多，同时也显得杂乱。目前市面上，主流的是以下几个版本：

Apache 社区版本

Apache 社区版本完全开源，免费，是非商业版本。Apache社区的Hadoop版本分支较多，而且部分Hadoop存在Bug。在选择Hadoop、Hbase、Hive等时，需要考虑兼容性。同时，这个版本的Hadoop的部署对Hadoop开发人员或运维人员的技术要求比较高。

Cloudera版本

Cloudera 版本开源，免费，有商业版和非商业版本，是在Apache社区版本的Hadoop基础上，选择相对稳定版本的Hadoop，进行开发和维护的Hadoop版本。由于此版本的Hadoop在开发过程中对其他的框架的集成进行了大量的兼容性测试，因此使用者不必考虑Hadoop、Hbase、Hive等在使用过程中版本的兼容性问题，大大节省了使用者在调试兼容性方面的时间成本。

Hortonworks版本

Hortonworks 版本的 Hadoop 开源、免费，有商业和非商业版本，其在 Apache 的基础上修改，对相关的组件或功能进行了二次开发，其中商业版本的功能是最强大，最齐全的。

所以基于以上特点进行选择，我们一般刚接触大数据用的就是CDH，在工作中大概率用 Apache 或者 Hortonworks。

能简单介绍Hadoop1.0，2.0，3.0的区别吗？
一般能问出这种问题的面试官都是“狠人”，基本技术都不差，他们往往是更希望应聘者能在这些“细节”问题上脱颖而出。

Hadoop1.0由分布式存储系统HDFS和分布式计算框架MapReduce组成，其中HDFS由一个NameNode和多个DateNode组成，MapReduce由一个JobTracker和多个TaskTracker组成。在Hadoop1.0中容易导致单点故障，拓展性差，性能低，支持编程模型单一的问题。

Hadoop2.0即为克服Hadoop1.0中的不足，提出了以下关键特性：

Yarn：它是Hadoop2.0引入的一个全新的通用资源管理系统，完全代替了Hadoop1.0中的JobTracker。在MRv1 中的 JobTracker 资源管理和作业跟踪的功能被抽象为 ResourceManager 和 AppMaster 两个组件。Yarn 还支持多种应用程序和框架，提供统一的资源调度和管理功能

NameNode 单点故障得以解决：Hadoop2.2.0 同时解决了 NameNode 单点故障问题和内存受限问题，并提供 NFS，QJM 和 Zookeeper 三种可选的共享存储系统

HDFS 快照：指 HDFS（或子系统）在某一时刻的只读镜像，该只读镜像对于防止数据误删、丢失等是非常重要的。例如，管理员可定时为重要文件或目录做快照，当发生了数据误删或者丢失的现象时，管理员可以将这个数据快照作为恢复数据的依据

支持Windows 操作系统：Hadoop 2.2.0 版本的一个重大改进就是开始支持 Windows 操作系统

Append：新版本的 Hadoop 引入了对文件的追加操作

同时，新版本的Hadoop对于HDFS做了两个非常重要的「增强」，分别是支持异构的存储层次和通过数据节点为存储在HDFS中的数据提供内存缓冲功能

相比于Hadoop2.0，Hadoop3.0 是直接基于 JDK1.8 发布的一个新版本，同时，Hadoop3.0引入了一些重要的功能和特性

HDFS可擦除编码：这项技术使HDFS在不降低可靠性的前提下节省了很大一部分存储空间

多NameNode支持：在Hadoop3.0中，新增了对多NameNode的支持。当然，处于Active状态的NameNode实例必须只有一个。也就是说，从Hadoop3.0开始，在同一个集群中，支持一个 ActiveNameNode 和多个 StandbyNameNode 的部署方式。

MR Native Task优化

Yarn基于cgroup 的内存和磁盘 I/O 隔离

Yarn container resizing

fs.namenode.http-address:50070
dfs.datanode.http-address:50075
SecondaryNameNode：50090
dfs.datanode.address:50010
fs.defaultFS:8020 或者9000
yarn.resourcemanager.webapp.address:8088
历史服务器web访问端口：19888

常用端口号
hadoop3.x
HDFS NameNode内部通常端口：8020/9000/9820
HDFS NameNode对用户的查询端口：9870
Yarn 查看任务运行情况：8088
历史服务器：19888

hadoop2.x
HDFS NameNode内部通常端口：8020/9000
HDFS NameNode对用户的查询端口：50070
Yarn 查看任务运行情况：8088
历史服务器：19888

用的配置文件
hadoop3.x
core-site.xml
hdfs-site.xml
yarn-site.xml
mapred-site.xml
workers

hadoop2.x
core-site.xml
hdfs-site.xml
yarn-site.xml
mapred-site.xml
slaves

简单介绍一下搭建Hadoop集群的流程
这个问题实在基础，这里也简单概述下。

在正式搭建之前，我们需要准备以下6步：

「准备工作」

关闭防火墙

关闭SELINUX

修改主机名

ssh无密码拷贝数据

设置主机名和IP对应

jdk1.8安装

「搭建工作:」

下载并解压Hadoop的jar包

配置hadoop的核心文件

格式化namenode

启动....
ap方法之后Reduce方法之前这段处理过程叫「Shuffle」

Map方法之后，数据首先进入到分区方法，把数据标记好分区，然后把数据发送到环形缓冲区；环形缓冲区默认大小100m，环形缓冲区达到80%时，进行溢写；溢写前对数据进行排序，排序按照对key的索引进行字典顺序排序，排序的手段「快排」；溢写产生大量溢写文件，需要对溢写文件进行「归并排序」；对溢写的文件也可以进行Combiner操作，前提是汇总操作，求平均值不行。最后将文件按照分区存储到磁盘，等待Reduce端拉取。

3）每个Reduce拉取Map端对应分区的数据。拉取数据后先存储到内存中，内存不够了，再存储到磁盘。拉取完所有数据后，采用归并排序将内存和磁盘中的数据都进行排序。在进入Reduce方法前，可以对数据进行分组操作

那你跟我再介绍一下你是如何基于MapReduce做Hadoop的优化的

HDFS小文件影响
影响NameNode的寿命，因为文件元数据存储在NameNode的内存中

影响计算引擎的任务数量，比如每个小的文件都会生成一个Map任务

2）数据输入小文件处理
合并小文件：对小文件进行归档（Har）、自定义Inputformat将小文件存储成SequenceFile文件。

采用ConbinFileInputFormat来作为输入，解决输入端大量小文件场景

对于大量小文件Job，可以开启JVM重用

3）Map阶段
增大环形缓冲区大小。由100m扩大到200m

增大环形缓冲区溢写的比例。由80%扩大到90%

减少对溢写文件的merge次数。（10个文件，一次20个merge）

不影响实际业务的前提下，采用Combiner提前合并，减少 I/O

4）Reduce阶段
合理设置Map和Reduce数：两个都不能设置太少，也不能设置太多。太少，会导致Task等待，延长处理时间；太多，会导致 Map、Reduce任务间竞争资源，造成处理超时等错误。