hadoop中常问的就三块，第一：分布式存储(HDFS)；第二：分布式计算框架(MapReduce)；第三：资源调度框架(YARN)。
一、HDFS集群架构（HDFS组织架构）
HDFS是hadoop的存储系统，包括客户端（client)、元数据节点（nameNode）、备份节点（secondary nameNode）和数据存储节点（dataNode）
1.1 Client ：HDFS的客户端
- 切分文件，文件上传到hdfs的时候，client将文件切割成一个一个的block,然后进行存储
- 与nameNode交互，获取文件的位置信息
- 与dataNode交互，读取或是写入数据
- 提供一些命令管理hdfs,比如启动关闭hdfs等
1.2 NameNode:元数据节点
- 维护和管理文件系统的元数据（元数据：名称空间目录树结构，文件和块的位置信息，访问权限等信息）
- 监控集群中dataNode的健康状态
- 处理客户端端读写请求（访问hdfs的唯一入口）
- 管理数据块（block）的映射信息
1.3 DataNode 数据节点
- 存储实际的数据块
- 执行数据块的读|写请求
1.4 secondary nameNode 备份节点
并不是nameNode的热备，当nameNode挂掉后，不会立马替换nameNode并提供服务
- 定期合并元数据镜像文件（fsimage）和改动日志（editlog），并推动给nameNode
- 协助nameNode,分担工作量
- 在紧急情况下，可辅助恢复nameNode
二、HDFS数据写流程
- Client客户端发送上传请求，和元数据节点（nameNode）建立通信，NameNode检查该用户是否有上传权限，以及上传的文件是否在HDFS对应的目录下重名，如果这两者有任意一个不满足，则直接报错，如果两者都满足，则返回给客户端一个可以上传的信息；
- 客户端根据文件的大小进行切分，默认128M一块，切分完成之后给元数据节点（nameNode）发送请求询问block块上传到哪些服务器上；
- 元数据节点（nameNode）收到请求之后，返回可用的DataNode的地址(根据网络拓扑和机架感知以及副本机制进行文件分配)；
- 客户端收到地址之后与dataNode的地址列表建立管道通讯（本质上就是RPC调用，建立pipeline，A收到请求后会继续调用B，B在调用C，将整个pipeline建立完成，逐级返回Client）
- 客户端向dataNode发送block,直到数据写入成功
注：Hadoop在设计时考虑到数据的安全与高效, 数据文件默认在HDFS上存放三份, 存储策略为本地一份，同机架内其它某一节点上一份, 不同机架的某一节点上一份。
三、HDFS数据读流程
- 客户端向元数据节点（nameNode）发送请求，请求文件block的位置；
- 元数据节点（nameNode）收到请求之后会检查用户权限以及是否有这个文件，如果都符合，则会视情况返回部分或全部的block列表
- Client选取排序靠前的DataNode来读取block，如果客户端本身就是DataNode,那么将从本地直接获取数据(短路读取特性)；
- 读取完一个block都会进行checksum验证，如果读取dataNode时出现错误，客户端会通知元数据节点（nameNode），然后再从下一个拥有该block副本的dataNode 继续读；
- 最终读取来所有的block会合并成一个完整的最终文件返回给客户端
四、MapTask和ReduceTask工作机制 （也可回答MapReduce工作原理）
MapTask工作机制
（1）Read阶段：读取目标文件，从目标文件中解析出一个个key/value。
（2）Map阶段：该节点主要是将解析出的key/value交给用户编写map()函数处理，并产生一系列新的key/value。
（3）Collect收集阶段：数据被map处理完之后交给OutputCollect收集器，对其结果key进行分区（默认使用的hashPartitioner），并写入一个环形内存缓冲区中。
（4）Spill阶段：即“溢写”，当环形缓冲区满后，MapReduce会将数据写到本地磁盘上，生成一个临时文件。需要注意的是，将数据写入本地磁盘之前，先要对数据进行一次本地排序，并在必要时对数据进行合并、压缩等操作。
（5）Combine阶段：当所有数据处理完成后，MapTask对所有临时文件进行一次合并，以确保最终只会生成一个数据文件。
ReduceTask工作机制
（1）Copy阶段：ReduceTask从各个MapTask上远程拷贝数据，如果数据大小超过一定阈值，则写到磁盘上，否则直接放到内存中。
（2）Merge阶段：在远程拷贝数据的同时，ReduceTask启动了两个后台线程对内存和磁盘上的文件进行合并，以防止内存使用过多或磁盘上文件过多。
（3）Sort阶段：对所有数据进行一次归并排序即
（4）Reduce阶段：reduce()函数将计算结果写到HDFS上。
五、请说下MapReduce中Shuffle阶段
所谓Shuffle，是指对Map输出结果进行分区、排序、合并等处理并交给Reduce的过程。因此，Shuffle过程分为Map端的操作和Reduce端的操作。
（1）在Map端的Shuffle
Map的输出结果首先被写入缓存，当缓存满时，就启动溢写操作，把缓存中的数据写入磁盘文件并清空缓存。当启动溢写操作时，首先需要把缓存中的数据进行分区，然后对每个分区的数据进行排序和合并，之后再写入磁盘文件。每次溢写操作会生成一个新的磁盘文件，随着Map任务的执行，磁盘中就会生成多个溢写文件。在Map任务全部结束之前，这些溢写文件会被归并成一个大的磁盘文件，然后通知相应的Reduce任务来领取属于自己处理的数据。
（2）在Reduce端的Shuffle过程
Reduce任务从Map端的不同Map机器领回属于自己处理的那部分数据，然后对数据进行归并后交给Reduce处理。
六、 小文件过多会有什么危害，如何避免
Hadoop上大量HDFS元数据信息存储在NameNode内存中,因此过多的小文件必定会压垮NameNode的内存。
针对HDFS而言，每一个小文件在namenode中都会占用150字节的内存空间，所以如果有1千万个小文件，每个文件占用一个block，则NameNode大约需要2G空间。如果存储1亿个文件，则NameNode需要20G空间。
针对MapReduce而言，每一个小文件都是一个Block，最终每一个小文件都会产生一个map任务，这样会导致同时启动太多的map任务，Map任务的启动是非常消耗性的，但是启动了以后执行了很短时间就停止了，因为小文件的数据量太小了，这样就会造成任务执行消耗的时间还没有启动任务消耗的时间多，这样也会影响MapReduce执行的效率。
HDFS提供了两种类型的容器，分别是SequenceFile 和 MapFile
sequence file由一系列的二进制key/value组成，key小文件名，value为文件内容，则可以将大批小文件合并成一个大文件。
可以参考：Hadoop之小文件问题及解决方案_李大寶的博客-CSDN博客
七、hadoop数据倾斜问题
情况一： 导致数据倾斜的key分布在相同的mapper,解决方案：
提前在map进行combine，相当提前reduce,即把一个mapper中的相同的key进行聚合，减少shuffle过程中传输的数据量
情况二：导致数据倾斜的key大量分布在不同的mapper,解决方案：
**局部聚合加全局聚合 **
第一次在map阶段对那些导致了数据倾斜的key 加上随机前缀，这样之前相同的key 也会被分到不同的reduce中，进行聚合，这样的话就那些倾斜的key进行局部聚合的数量就会大大降低。然后再进行第二次mapreduce这样的话去掉随机前缀，进行全局聚合。这样就可以有效地降低mapreduce了
八、YARN集群的架构和工作原理
- ResourceManager 是一个全局的资源管理器，负责集群资源的管理、监控和分配
- NodeManager是每个节点上的资源和任务管理器，负责节点的维护
- ApplicationMaster负责具体应用的调度和协调
- 容器（Container）是YARN中的资源抽象，封装了各种资源。一个应用程序会分配一个容器，这个应用程序只能使用这个容器中描述的资源，以达到资源隔离的目的
九、 YARN的任务提交流程是怎样的
- 用户向YARN提交一个应用程序，并指定ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、用户程序。
- ResourceManager启动一个容器，在容器中启动和运行ApplicationMaster
- 启动的ApplicationMaster向ResourceManager注册自己，启动成功后与ResourceManager保持心跳
- ApplicationMaster向ResourceManager发动请求，申请相应数量的容器
- ResourceManager返回ApplicationMaster申请的容器信息
- 申请成功的容器由ApplicationMaster初始化后，ApplicationMaster和对应的NodeManager通讯，要求其启动容器
- 容器在运行期间和ApplicationMaster保持心跳，并向其汇报进度
- 在应用程序运行结束后，ApplicationMaster向ResourceManager注销自己，并允许属于它的容器被收回
十、YARN的资源调度三种模型
- FIFO Scheduler（先进先出调度器）：把应用按提交的顺序排成一个队列，这是一个先进先出队列
- Capacity Scheduler（能力调度器）：它以队列为单位划分资源，每个队列可设定一定比例的资源最低保证和使用上限，同时，每个用户也可设定一定的资源使用上限以防止资源滥用
- Fair Scheduler（公平调度器）：它以队列为单位划分资源，每个队列可设定一定比例的资源最低保证和使用上限，同时，每个用户也可设定一定的资源使用上限以防止资源滥用；当一个队列的资源有剩余时，可暂时将剩余资源共享给其他
十一、NameNode在启动的时候会做哪些操作
NameNode数据存储在内存和本地磁盘，本地磁盘数据存储在fsimage镜像文件和edits****编辑日志文件。
首次启动NameNode：
- 格式化文件系统，为了生成fsimage镜像文件；
- 启动NameNode：读取fsimage文件，将文件内容加载进内存
- 启动DataNode：向NameNode注册发送block report，检查fsimage中记录的块的数量和block report中的块的总数是否相同
- 对文件系统进行操作（创建目录，上传文件，删除文件等），此时内存中已经有文件系统改变的信息，但是磁盘中没有文件系统改变的信息，此时会将这些改变信息写入edits文件中，edits文件中存储的是文件系统元数据改变的信息。
第二次启动NameNode：
- 读取fsimage和edits文件；
- 将fsimage和edits文件合并成新的fsimage文件；
- 创建新的edits文件，内容开始为空；
- 启动DataNode。
十二、 HDFS在读取文件的时候，如果其中一个块突然损坏了怎么办
客户端读取完DataNode上的块之后会进行checksum验证，也就是把客户端读取到本地的块与HDFS上的原始块进行校验，如果发现校验结果不一致，客户端会通知NameNode，然后再从下一个拥有该block副本的DataNode继续读。
十三、 HDFS在上传文件的时候，如果其中一个DataNode突然挂掉了怎么办
客户端上传文件时与DataNode建立管道通讯，管道的正方向是客户端向DataNode发送的数据包，管道反向是DataNode向客户端发送ack确认，也就是正确接收到数据包之后发送一个已确认接收到的应答。
当DataNode突然挂掉了，客户端接收不到这个DataNode发送的ack确认，客户端会通知NameNode，NameNode检查该块的副本与原来的不符，NameNode会通知DataNode去复制副本，并将挂掉的DataNode作下线处理，不再让它参与文件上传与下载。
十四、如何保证NameNode数据存储安全
NameNode 的高可用架构主要分为下面几个部分：
Active NameNode 和 Standby（休眠） NameNode：两台 NameNode 形成互备，一台处于 Active 状态，为主 NameNode，另外一台处于 Standby 状态，为备 NameNode，只有主 NameNode 才能对外提供读写服务。
主备切换控制器 ZKFailoverController：ZKFailoverController 作为独立的进程运行，对 NameNode 的主备切换进行总体控制。ZKFailoverController 能及时检测到 NameNode 的健康状况，在主 NameNode 故障时借助 Zookeeper 实现自动的主备选举和切换
元数据信息同步在 HA 方案中采用的是“共享存储”，两个NameNode为了数据同步，会通过一组称作JournalNodes的独立进程进行相互通信。每次NameNode写EditLog的时候，除了向本地磁盘写入 EditLog 之外，也会并行地向JournalNode集群之中的每一个JournalNode发送写请求，只要大多数的JournalNode节点返回成功就认为向JournalNode集群写入EditLog成功
当Active NN故障时，Zookeeper创建的临时节点ActiveStandbyElectorLock将要被删除，其他NN节点注册的Watcher 来监听到该变化，NN节点的ZKFailoverController 会马上再次进入到创建/hadoop-ha/${dfs.nameservices}/ActiveStandbyElectorLock 节点的流程，如果创建成功，这个本来处于 Standby 状态的 NameNode 就选举为主 NameNode 并随后开始切换为 Active 状态。
新当选的Active NN将确保从QJM(Quorum Journal Manager)同步完所有的元数据文件EditLog文件，然后切换为主节点，并向外提供服务。
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