大数据面试宝典 第一篇 Hadoop 面试题

Posted 2021-03-17 sun-iot

• Hadoop常见的端口
• Hadoop生态圈
• Hadoop配置文件以及简单的Hadoop集群搭建
• Hadoop参数调优
• 项目经验之基准测试
• Hadoop宕机
• Hadoop 高可用配置
  

Hadoop 常见的端口

? dfs.namenode.http-address:50070

? dfs.datanode.http-address:50075

? SecondaryNameNode辅助名称节点端口号：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

Hadoop 生态圈

然后就是各个组件的介绍了，简单的介绍一下就好了。比如说:

• Flume: 一个高可用的，高可靠的，分布式的海量数据日志采集，聚合和传输的系统；
• Zookeeper: 是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架，他负责存储和管理大家都关心的数据，然后接受管擦者的注册，一旦这些数据的状态发生了变化，Zookeeper就将负责通知已经在Zookeeper上注册的观察者做出相应的反应。

Hadoop配置文件以及简单的Hadoop集群搭建

（1）配置文件：

core-site.xml

<configuration>
        <!-- 指定HDFS中NameNode的地址 -->
        <property>
                <name>fs.defaultFS</name>
                 <value>hdfs://master:9000</value>
        </property>

        <!-- 指定Hadoop运行时产生文件的存储目录 -->
        <property>
                <name>hadoop.tmp.dir</name>
                <value>/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp</value>
        </property>
        <!--配置 LZO -->
        <property>
           <name>io.compression.codecs</name>
           <value>
              org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,
              org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,
              org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,
              org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec,
              com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,
              com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec
            </value>
        </property>

        <property>
            <name>io.compression.codec.lzo.class</name>
            <value>com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec</value>
        </property>
        <!-- 设置压缩格式 -->
        <property>
            <name>io.compression.codecs</name>
            <value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
        </property>
</configuration>

hdfs-site.xml

<configuration>

    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
    </property>

      <property>
          <name>dfs.image.transfer.timeout</name>
          <value>3600000</value>
          <description>如果对于某一次数据操作来讲，延迟非常高，socket需要等待更长的时间，建议把该值设置为更大的值（默认60000毫秒），以确保socket不会被timeout掉。</description>
      </property>
        <!-- 指定Hadoop辅助名称节点主机配置 -->
    <property>
         <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
         <value>slave02:50090</value>
    </property>
<!--  如果 HDFS 上有一个节点突然断了，就会出现数据无法写入的情况，设置这两个参数可以避免-->
    <property>
        <name>dfs.client.block.write.replace-datanode-on-failure.enable</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.client.block.write.replace-datanode-on-failure.policy</name>
        <value>NEVER</value>
    </property>
</configuration>

mapred-site.xml

<configuration>
    <!-- 指定 mr 运行 在 yarn 上-->
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <!-- 历史服务器端地址 -->
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>slave01:10020</value>
    </property>
    <!-- 历史服务器web端地址 -->
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>slave01:19888</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.map.output.compress</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <!-- map 端输出的格式 -->
    <property>
        <name>mapreduce.map.output.compress.codec</name>
        <value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
    </property>
</configuration>

yarn-site.xml

<configuration>
        <!-- Reducer获取数据的方式 -->
        <property>
            <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
            <value>mapreduce_shuffle</value>
        </property>
        <!-- 指定YARN的ResourceManager的地址 -->
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
            <value>slave01</value>
        </property>
        <!-- 日志保留时间设置7天 -->
        <property>
            <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
            <value>604800</value>
        </property>

        <property>
             <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
             <value>false</value>
        </property>
</configuration>

hadoop-env.sh,yarn-env.sh,mapred-env.sh这三个文件，我们主要配置一下 JAVA_HOME 的路径。

slaves

这个文件，我们用于配置 DataNode 的节点。

master
slave01
slave02

（2）简单的集群搭建过程：

1. JDK安装
2. 配置SSH免密登录
3. 配置hadoop核心文件
4. 格式化namenode

Hadoop参数调优

1）在hdfs-site.xml文件中配置多目录，最好提前配置好，否则更改目录需要重新启动集群.

2）NameNode有一个工作线程池，用来处理不同DataNode的并发心跳以及客户端并发的元数据操作. dfs.namenode.handler.count=20 * log2(Cluster Size),比如集群规模为10台时，此参数设置为60.

3）编辑日志存储路径dfs.namenode.edits.dir设置与镜像文件存储路径 dfs.namenode.name.dir 尽量分开，达到最低写入延迟

4）服务器节点上YARN可使用的物理内存总量，默认是8192（MB），注意，如果你的节点内存资源不够8GB，则需要调减小这个值，而YARN不会智能的探测节点的物理内存总量。yarn.nodemanager.resource.memory-mb

5）单个任务可申请的最多物理内存量，默认是8192（MB）.yarn.scheduler.maximum-allocation-mb .

项目经验之基准测试

搭建完Hadoop集群后需要对HDFS读写性能和MR计算能力测试。测试jar包在hadoop的share文件夹下。

Hadoop宕机

1）如果MR造成系统宕机。此时要控制Yarn同时运行的任务数，和每个任务申请的最大内存。调整参数：yarn.scheduler.maximum-allocation-mb（单个任务可申请的最多物理内存量，默认是8192MB）

2）如果写入文件过量造成NameNode宕机。那么调高Kafka的存储大小，控制从Kafka到HDFS的写入速度。高峰期的时候用Kafka进行缓存，高峰期过去数据同步会自动跟上。

Hadoop 高可用配置

配置 HDFS-HA集群

1) 配置core-site.xml

<configuration>
<!-- 把两个NameNode）的地址组装成一个集群mycluster -->
            <property>
                  <name>fs.defaultFS</name>
              <value>hdfs://mycluster</value>
            </property>

            <!-- 指定hadoop运行时产生文件的存储目录 -->
            <property>
                  <name>hadoop.tmp.dir</name>
                  <value>/opt/ha/hadoop-2.7.2/data/tmp</value>
            </property>
</configuration>

2) 配置 hdfs-site.xml

<configuration>
    <!-- 完全分布式集群名称 -->
    <property>
        <name>dfs.nameservices</name>
        <value>mycluster</value>
    </property>

    <!-- 集群中NameNode节点都有哪些 -->
    <property>
        <name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
        <value>nn1,nn2</value>
    </property>

    <!-- nn1的RPC通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
        <value>hadoop102:9000</value>
    </property>

    <!-- nn2的RPC通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
        <value>hadoop103:9000</value>
    </property>

    <!-- nn1的http通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
        <value>hadoop102:50070</value>
    </property>

    <!-- nn2的http通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
        <value>hadoop103:50070</value>
    </property>

    <!-- 指定NameNode元数据在JournalNode上的存放位置 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
    <value>qjournal://hadoop102:8485;hadoop103:8485;hadoop104:8485/mycluster</value>
    </property>

    <!-- 配置隔离机制，即同一时刻只能有一台服务器对外响应 -->
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
        <value>sshfence</value>
    </property>

    <!-- 使用隔离机制时需要ssh无秘钥登录-->
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
        <value>/home/corp/.ssh/id_rsa</value>
    </property>

    <!-- 声明journalnode服务器存储目录-->
    <property>
        <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
        <value>/opt/hadoop-2.7.2/data/jn</value>
    </property>

    <!-- 关闭权限检查-->
    <property>
        <name>dfs.permissions.enable</name>
        <value>false</value>
    </property>

    <!-- 访问代理类：client，mycluster，active配置失败自动切换实现方式-->
    <property>
          <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
    <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
    </property>
</configuration>

再将我们的配置分发到各个节点上去。

配置HDFS-HA自动故障转移

（1）在hdfs-site.xml中增加

<property>
    <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
    <value>true</value>
</property>

（2）在core-site.xml文件中增加

<property>
    <name>ha.zookeeper.quorum</name>
    <value>hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181</value>
</property>

1）关闭所有HDFS服务：

sbin/stop-dfs.sh

（2）启动Zookeeper集群：

bin/zkServer.sh start

（3）初始化HA在Zookeeper中状态：

bin/hdfs zkfc -formatZK

（4）启动HDFS服务：

sbin/start-dfs.sh

（5）在各个NameNode节点上启动DFSZK Failover Controller，先在哪台机器启动，哪个机器的NameNode就是Active NameNode

sbin/hadoop-daemin.sh start zkfc

配置Yarn-HA

Yarn-HA的工作机制:

配置 yarn-site.xml 文件

<configuration>

    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>

    <!--启用resourcemanager ha-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <!--声明两台resourcemanager的地址-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
        <value>cluster-yarn1</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
        <value>rm1,rm2</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
        <value>hadoop102</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
        <value>hadoop103</value>
    </property>
    <!--指定zookeeper集群的地址-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
        <value>hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181</value>
    </property>
    <!--启用自动恢复-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <!--指定resourcemanager的状态信息存储在zookeeper集群--> 
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>     <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
</property>

</configuration>

启动HDFS
（1）在各个JournalNode节点上，输入以下命令启动journalnode服务：

sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

（2）在[nn1]上，对其进行格式化，并启动：

bin/hdfs namenode -format
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

（3）在[nn2]上，同步nn1的元数据信息：

bin/hdfs namenode -bootstrapStandby

（4）启动[nn2]：

sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

（5）启动所有DataNode

sbin/hadoop-daemons.sh start datanode

（6）将[nn1]切换为Active

bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1

启动YARN
（1）在hadoop102中执行：

sbin/start-yarn.sh

（2）在hadoop103中执行：

sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

（3）查看服务状态

bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1