HDFS 采用的是master/slaves主从结构模型来管理数据，这种结构模型主要由四个部分组成：Client(客户端)、Namenode(名称节点)、Datanode(数据节点)和SecondaryNamenode(第二名称节点，辅助Namenode)。一个真正的HDFS集群包括一个Namenode和若干数目的Datanode。Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的命名空间 (Namespace )及客户端对文件的访问。集群中的Datanode一般是一个节点运行一个Datanode进程，负责管理客户端的读写请求，在Namenode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制等操作。数据块实际上都是保存在Datanode本地文件系统中的。每个Datanode会定期的向Namenode发送数据信息，报告自己的状态(心跳机制)。没有按时发送心跳信息的Datanode会被Namenode标记为“宕机”，“宕机”的Datanode不会被分配I/O任务。

3.如果一个datanode出现宕机，恢复流程是什么样的？

4.通常你是如何解决Haddop的NameNode宕机的，流程是什么？

先分析宕机后的损失，宕机后直接导致client无法访问，内存中的元数据丢失，但是硬盘中的元数据应该还存在，如果只是节点挂了，重启即可，如果是机器挂了，重启机器后看节点是否能重启，不能重启就要找到原因修复了。但是最终的解决方案应该是在设计集群的初期就考虑到这个问题，做namenode的HA。

5.描述一下NameNode的元数据的管理

6.Hadoop集群中有哪些进程？他们各自有什么作用？

1.NameNode用于管理文件系统名称空间和对集群中存储的文件的访问，保存了元数据。

2.SecondaryNameNode作用是提供周期检查点和清理任务。帮助NN合并editslog，减少NN启动时间。

3.DataNode它负责管理连接到节点的存储（一个集群中可以有多个节点）。每个存储数据的节点运行一个datanode守护进程。

4.ResourceManager（JobTracker）负责调度DataNode上的工作。每个DataNode有一个TaskTracker，它们执行实际工作。

5.NodeManager（TaskTracker）执行任务

6.DFSZKFailoverController高可用时它负责监控NN的状态，并及时的把状态信息写入ZK。它通过一个独立线程周期性的调用NN上的一个特定接口来获取NN的健康状态。FC也有选择谁作为Active NN的权利，因为最多只有两个节点，目前选择策略还比较简单（先到先得，轮换）。

7.JournalNode 高可用情况下存放namenode的editlog文件。

7.讲解一下Hadoop中combiner和partition的作用

8.你在MapReduce过程中遇到过数据倾斜问题吗？你是如何处理的？

如何解决 MapReduce 数据倾斜的问题？_Shockang的博客-CSDN博客_mapreduce数据倾斜

9.Hadoop的Shuffle分为哪几个阶段？

map的collect到reducetask从磁盘上拉取数据中间这些过程都是shuffle，详细展开就好。

10.Mapreduce的map数量和reduce数量是由什么决定的？

map：(1)文件的个数 (2)文件大小 (3)blocksize

reduce：最优的reduce任务个数取决于集群中可用的reduce任务槽（slot）的数目。

几个reduce对应几个分区。自己设置的话 job.setNumReduceTasks(x);x 为reduce的数量。不设置的话默认为 1。

11.block size、切片大小？

2.x和3.x默认是128M，之前是64M

在HDFS上,map默认运算切片大小是128M，但如果是本地运行的话，map默认切片大小是32M。

切片主要由这几个值来运算决定：
mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize=1 默认值为 1
mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize= Long.MAXValue默认值Long.MAXValue
因此，默认情况下，切片大小=blocksize。
maxsize（切片最大值）：参数如果调得比blocksize小，则会让切片变小，而且就等于配置的这个参数的值。
minsize（切片最小值）：参数调的比blockSize大，则可以让切片变得比blocksize还大。

12.讲解一下MapReduce的流程？

13.HDFS的系统架构是如何保证数据可靠性的?

（1）安全模式

① HDFS刚启动时，NameNode进入安全模式，处于安全模式的NameNode不能做任何的文件操作，甚至内部的副本创建也是不允许的，NameNode这时需要和各个DataNode进行通信，获得DataNode存储的数据块信息，并对数据块信息进行检查，只有通过了NameNode的检查，一个数据块才被认为是安全的。当认为安全的数据块所占比例达到了某个阈值，NameNode才会开始启动；

（2）SecondaryNamenode备份机制

① 在Hadoop中使用SecondaryNameNode来备份NameNode的元数据，以防止在NameNode宕机的时候，能从SecondaryNameNode中恢复出NameNode上的元数据；

② NameNode中保存了整个文件系统的元数据，而SecondaryNameNode的作用就是周期性保存NameNode的元数据。元数据中包括FSImage镜像文件数据和EditLog编辑日志。FSImage相当于HDFS的检查点，NameNode启动时候会读取FSImage的内容到内存，并将其与EditLog日志中的所有修改信息合并生成新的FSImage。在NameNode运行过程中，所有关于HDFS的修改都将写入EditLog日志文件中。这样，如果NameNode宕机，可以通过SecondaryNameNode中保存的FSImage和EditLog数据恢复出NameNode最近的状态，尽量减少数据的损失；

（3）心跳机制和副本重新创建

① 为了保证NameNode和各个DataNode的联系，HDFS采用了心跳机制。NameNode周期性的向各个DataNode发送心跳包，而收到心跳包的DataNode要进行回复。因为心跳包是定时发送的，所以NameNode就把要执行的命令也通过心跳包发送给DataNode，而DataNode收到心跳包，一方面要回复NameNode，另一方面就要开始应用数据的传输；

② 如果检测到DataNode失效，NameNode之前保存在这个DataNode上的数据就变成不可用数据。如果有的副本存储在失效的DataNode上，那么需要重新创建这个副本，放到另外可用的地方去；

（4）数据一致性

① 一般来讲，DataNode与应用交互的大部分情况都是通过网络进行的，而网络数据传输带来的一大问题就是数据是否原样到达。为了保证数据的一致性，HDFS采用了数据校验和(checkSum)机制。创建文件时，HDFS会为这个文件生成一个校验和，校验和文件和文件本身保存在同一空间中。传输数据时会将数据与校验和数据一起传输，应用收到数据后可以进行校验，如果两个校验的结果不同，则文件出错了，这个数据块就变成无效的。如果判定为无效，则需要从其他DataNode上读取副本数据；

14.写出MapReduce求TopN的思路

我一般用java的api来实现，先用自定义类型Bean作为map输出的KEYBean，必须实现WritableComparable接口，必须自定义一个分组比较器根据需求自己来写比较的逻辑。

15.详细描述Yarn的三大调度策略

FIFO调度策略 这个策略没啥好讲的，提交一个任务进入队列，调度器根据优先级和到达先后进行排序，一次给每一个应用分配资源，知道没有资源为止。没有人会在生产环境用这个策略，性能太差了。

Capacity调度策略 属于共享调度策略,将集群资源,给队列分配部分资源,每个队列互不干涉

公平调度策略 队列间可以互相共享资源，如果权重高的任务来了，权重低的任务会分给权重高的任务部分资源，必要时，可kill掉权重低的任务

16.谈谈Hadoop序列化和反序列化及自定义bean对象实现序列化?

1）序列化和反序列化

序列化就是把内存中的对象，转换成字节序列（或其他数据传输协议）以便于存储（持久化）和网络传输。
反序列化就是将收到字节序列（或其他数据传输协议）或者是硬盘的持久化数据，转换成内存中的对象。Java的序列化是一个重量级序列化框架（Serializable），一个对象被序列化后，会附带很多额外的信息（各种校验信息，header，继承体系等），不便于在网络中高效传输。所以，hadoop自己开发了一套序列化机制（Writable），精简、高效。

2）自定义bean对象要想序列化传输步骤及注意事项：

（1）必须实现Writable接口
（2）反序列化时，需要反射调用空参构造函数，所以必须有空参构造
（3）重写序列化方法
（4）重写反序列化方法
（5）注意反序列化的顺序和序列化的顺序完全一致
（6）要想把结果显示在文件中，需要重写toString()，且用”\\t”分开，方便后续用
（7）如果需要将自定义的bean放在key中传输，则还需要实现comparable接口，因为mapreduce框中的shuffle过程一定会对key进行排序

大数据常见面试题 Hadoop篇（2）_后季暖的博客-CSDN博客如果没有自定义的partitioning，则默认的partition算法，即根据每一条数据的key的hashcode值模运算（%）reduce的数量，得到的数字就是分区号。https://blog.csdn.net/weixin_51981189/article/details/127839484?spm=1001.2014.3001.5501