大数据知识面试题-Hadoop（2022版）

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Hadoop

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1.1、介绍Hadoop

广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。
狭义上说，Hadoop指Apache这款开源框架，它的核心组件有： - HDFS（分布式文件系统）：解决海量数据存储- YARN（作业调度和集群资源管理的框架）：解决资源任务调度- MAPREDUCE（分布式运算编程框架）：解决海量数据计算

1.2、Hadoop特性优点

扩容能力（Scalable）：Hadoop是在可用的计算机集群间分配数据并完成计算任务的，这些集群可用方便的扩展到数以千计的节点中。
成本低（Economical）：Hadoop通过普通廉价的机器组成服务器集群来分发以及处理数据，以至于成本很低。
高效率（Efficient）：通过并发数据，Hadoop可以在节点之间动态并行的移动数据，使得速度非常快。
可靠性（Rellable）：能自动维护数据的多份复制，并且在任务失败后能自动地重新部署（redeploy）计算任务。所以Hadoop的按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

1.3、hadoop集群中hadoop都需要启动哪些进程，他们的作用分别是什么？

namenode =>HDFS的守护进程，负责维护整个文件系统，存储着整个文件系统的元数据信息，image+edit log
datanode =>是具体文件系统的工作节点，当我们需要某个数据，namenode告诉我们去哪里找，就直接和那个DataNode对应的服务器的后台进程进行通信，由DataNode进行数据的检索，然后进行具体的读/写操作
secondarynamenode =>一个守护进程，相当于一个namenode的元数据的备份机制，定期的更新，和namenode进行通信，将namenode上的image和edits进行合并，可以作为namenode的备份使用
resourcemanager =>是yarn平台的守护进程，负责所有资源的分配与调度，client的请求由此负责，监控nodemanager
nodemanager => 是单个节点的资源管理，执行来自resourcemanager的具体任务和命令
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

1.4、Hadoop主要的配置文件

hadoop-env.sh- 文件中设置的是Hadoop运行时需要的环境变量。JAVA_HOME是必须设置的，即使我们当前的系统中设置了JAVA_HOME，它也是不认识的，因为Hadoop即使是在本机上执行，它也是把当前的执行环境当成远程服务器。
core-site.xml- 设置Hadoop的文件系统地址<property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://node-1:9000</value></property>
hdfs-site.xml- 指定HDFS副本的数量- secondary namenode 所在主机的ip和端口<property><name>dfs.replication</name><value>2</value></property><property><name>dfs.namenode.secondary.http-address</name><value>node-2:50090</value></property>
mapred-site.xml- 指定mr运行时框架，这里指定在yarn上，默认是local<property><name>mapreduce.framework.name</name><value>yarn</value></property>
yarn-site.xml- 指定YARN的主角色（ResourceManager）的地址<property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>node-1</value></property>

1.5、Hadoop集群重要命令

初始化- hadoop namenode –format
启动dfs- start-dfs.sh
启动yarn- start-yarn.sh
启动任务历史服务器- mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
一键启动- start-all.sh
启动成功后：- NameNode http://nn_host:port/ 默认50070. - ResourceManagerhttp://rm_host:port/ 默认 8088

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选项名称使用格式含义-ls-ls <路径>查看指定路径的当前目录结构-lsr-lsr <路径>递归查看指定路径的目录结构-du-du <路径>统计目录下个文件大小-dus-dus <路径>汇总统计目录下文件(夹)大小-count-count [-q] <路径>统计文件(夹)数量-mv-mv <源路径> <目的路径>移动-cp-cp <源路径> <目的路径>复制-rm-rm [-skipTrash] <路径>删除文件/空白文件夹-rmr-rmr [-skipTrash] <路径>递归删除-put-put <多个linux上的文件> <hdfs路径>上传文件-copyFromLocal-copyFromLocal <多个linux上的文件> <hdfs路径>从本地复制-moveFromLocal-moveFromLocal <多个linux上的文件> <hdfs路径>从本地移动-getmerge-getmerge <源路径> <linux路径>合并到本地-cat-cat <hdfs路径>查看文件内容-text-text <hdfs路径>查看文件内容-copyToLocal-copyToLocal [-ignoreCrc] [-crc] [hdfs源路径] [linux目的路径]从本地复制-moveToLocal-moveToLocal [-crc] <hdfs源路径> <linux目的路径>从本地移动-mkdir-mkdir <hdfs路径>创建空白文件夹-setrep-setrep [-R] [-w] <副本数> <路径>修改副本数量-touchz-touchz <文件路径>创建空白文件-stat-stat [format] <路径>显示文件统计信息-tail-tail [-f] <文件>查看文件尾部信息-chmod-chmod [-R] <权限模式> [路径]修改权限-chown-chown [-R] [属主][:[属组]] 路径修改属主-chgrp-chgrp [-R] 属组名称路径修改属组-help-help [命令选项]帮助

1.6、HDFS的垃圾桶机制

修改core-site.xml<property><name>fs.trash.interval</name><value>1440</value></property>
这个时间以分钟为单位，例如1440=24h=1天。HDFS的垃圾回收的默认配置属性为 0，也就是说，如果你不小心误删除了某样东西，那么这个操作是不可恢复的。

1.7、HDFS写数据流程

HDFS dfs -put a.txt /

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详细步骤：

1）客户端通过Distributed FileSystem模块向namenode请求上传文件，namenode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。
2）namenode返回是否可以上传。
3）客户端请求第一个 block上传到哪几个datanode服务器上。
4）namenode返回3个datanode节点，分别为dn1、dn2、dn3。
5）客户端通过FSDataOutputStream模块请求dn1上传数据，dn1收到请求会继续调用dn2，然后dn2调用dn3，将这个通信管道建立完成。
6）dn1、dn2、dn3逐级应答客户端。
7）客户端开始往dn1上传第一个block（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存），以packet为单位（大小为64k），dn1收到一个packet就会传给dn2，dn2传给dn3；dn1每传一个packet会放入一个应答队列等待应答。
8）当一个block传输完成之后，客户端再次请求namenode上传第二个block的服务器。

1.8、Hadoop读数据流程

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详细步骤：

1）客户端通过Distributed FileSystem向namenode请求下载文件，namenode通过查询元数据，找到文件块所在的datanode地址。
2）挑选一台datanode（就近原则，然后随机）服务器，请求读取数据。
3）datanode开始传输数据给客户端（从磁盘里面读取数据输入流，以packet为单位来做校验,大小为64k）。
4）客户端以packet为单位接收，先在本地缓存，然后写入目标文件。作者：李小李的路

checkpoint流程

在hdfs-site.xml文件指定secondarynamenode部署在哪个机器上

<property><name>dfs.namenode.secondary.http-address</name><value>hdp02:50090</value></property>

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1.sn提醒nn做checkpoint
2.nn上的edit_inprogress文件滚动生成edit_sum文件
3.将edit_sum文件传给sn
4.sn更新fsimage文件
5.sn将文件写入磁盘
6.将文件传给nn

作用讲解：
edit:NameNode在本地操作hdfs系统的文件都会保存在Edits日志文件中。也就是说当文件系统中的任何元数据产生操作时，都会记录在Edits日志文件中(增删改查)

fsimage:存放的是一份最完整的元数据信息，内容比较大

edit一直记录元数据操作记录的话，也会慢慢膨胀的比较大，也会造成操作起来比较困难
为了控制edits不会膨胀太大，引入secondaryNameNode机制。

ss主要作用合并edits和fsimage文件，清空edit

元数据
元数据的分类
按形式分类：内存元数据和元数据文件；它们的存在的位置分别为：内存和磁盘上。其中内存元数据主要是hdfs文件目录的管理；元数据文件则用于持久化存储。
按类型分，元数据主要包括：
1、文件、目录自身的属性信息，例如文件名，目录名，修改信息等。
2、文件记录的信息的存储相关的信息，例如存储块信息，分块情况，副本个数等。
3、记录HDFS的Datanode的信息，用于DataNode的管理。

参考：https://blog.csdn.net/qq_42586468/article/details/118176103
https://www.cnblogs.com/yaoss/p/12398406.html

1.9、SecondaryNameNode的作用

NameNode职责是管理元数据信息，DataNode的职责是负责数据具体存储，那么SecondaryNameNode的作用是什么？

答：它的职责是合并NameNode的edit logs到fsimage文件。

每达到触发条件 [达到一个小时，或者事物数达到100万]，会由secondary namenode将namenode上积累的所有edits和一个最新的fsimage下载到本地，并加载到内存进行merge（这个过程称为checkpoint），如下图所示：

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1.10、HDFS的扩容、缩容（面试）

动态扩容

随着公司业务的增长，数据量越来越大，原有的datanode节点的容量已经不能满足存储数据的需求，需要在原有集群基础上动态添加新的数据节点。也就是俗称的动态扩容。

有时候旧的服务器需要进行退役更换，暂停服务，可能就需要在当下的集群中停止某些机器上hadoop的服务，俗称动态缩容。

基础准备

在基础准备部分，主要是设置hadoop运行的系统环境

修改新机器系统hostname（通过/etc/sysconfig/network进行修改）

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修改hosts文件，将集群所有节点hosts配置进去（集群所有节点保持hosts文件统一）

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设置NameNode到DataNode的免密码登录（ssh-copy-id命令实现）

修改主节点slaves文件，添加新增节点的ip信息（集群重启时配合一键启动脚本使用）

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在新的机器上上传解压一个新的hadoop安装包，从主节点机器上将hadoop的所有配置文件，scp到新的节点上。

添加datanode

在namenode所在的机器的

/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop目录下创建dfs.hosts文件

cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop

vim dfs.hosts

添加如下主机名称（包含新服役的节点）

node-1

node-2

node-3

node-4

在namenode机器的hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts属性

cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop

vim hdfs-site.xml

<property><name>dfs.hosts</name><value>/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/dfs.hosts</value></property>

dfs.hosts属性的意义：命名一个文件，其中包含允许连接到namenode的主机列表。必须指定文件的完整路径名。如果该值为空，则允许所有主机。相当于一个白名单，也可以不配置。

在新的机器上单独启动datanode： hadoop-daemon.sh start datanode

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刷新页面就可以看到新的节点加入进来了

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datanode负载均衡服务

新加入的节点，没有数据块的存储，使得集群整体来看负载还不均衡。因此最后还需要对hdfs负载设置均衡，因为默认的数据传输带宽比较低，可以设置为64M，即hdfs dfsadmin -setBalancerBandwidth 67108864即可

默认balancer的threshold为10%，即各个节点与集群总的存储使用率相差不超过10%，我们可将其设置为5%。然后启动Balancer，

sbin/start-balancer.sh -threshold 5，等待集群自均衡完成即可。

添加nodemanager

在新的机器上单独启动nodemanager：

yarn-daemon.sh start nodemanager

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在ResourceManager，通过yarn node -list查看集群情况

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动态缩容

添加退役节点

在namenode所在服务器的hadoop配置目录etc/hadoop下创建dfs.hosts.exclude文件，并添加需要退役的主机名称。

注意：该文件当中一定要写真正的主机名或者ip地址都行，不能写node-4

node04.hadoop.com

在namenode机器的hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts.exclude属性

cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop

vim hdfs-site.xml

<property><name>dfs.hosts.exclude</name><value>/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/dfs.hosts.exclude</value></property>

dfs.hosts.exclude属性的意义：命名一个文件，其中包含不允许连接到namenode的主机列表。必须指定文件的完整路径名。如果值为空，则不排除任何主机。

刷新集群

在namenode所在的机器执行以下命令，刷新namenode，刷新resourceManager。

hdfs dfsadmin -refreshNodes

yarn rmadmin –refreshNodes

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等待退役节点状态为decommissioned（所有块已经复制完成），停止该节点及节点资源管理器。注意：如果副本数是3，服役的节点小于等于3，是不能退役成功的，需要修改副本数后才能退役。

node-4执行以下命令，停止该节点进程

cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0

sbin/hadoop-daemon.sh stop datanode

sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager

namenode所在节点执行以下命令刷新namenode和resourceManager

hdfs dfsadmin –refreshNodes

yarn rmadmin –refreshNodes

namenode所在节点执行以下命令进行均衡负载

cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/

sbin/start-balancer.sh

1.11、HDFS安全模式

安全模式是HDFS所处的一种特殊状态，在这种状态下，文件系统只接受读数据请求，而不接受删除、修改等变更请求，是一种保护机制，用于保证集群中的数据块的安全性。

在NameNode主节点启动时，HDFS首先进入安全模式，集群会开始检查数据块的完整性。DataNode在启动的时候会向namenode汇报可用的block信息，当整个系统达到安全标准时，HDFS自动离开安全模式。

手动进入安全模式hdfs dfsadmin -safemode enter
手动离开安全模式hdfs dfsadmin -safemode leave

1.12、机架感知

hadoop自身是没有机架感知能力的，必须通过人为的设定来达到这个目的。一种是通过配置一个脚本来进行映射；另一种是通过实现DNSToSwitchMapping接口的resolve()方法来完成网络位置的映射。

1、写一个脚本，然后放到hadoop的core-site.xml配置文件中，用namenode和jobtracker进行调用。

#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8 -*-import sys

rack ={"hadoop-node-31":"rack1","hadoop-node-32":"rack1","hadoop-node-33":"rack1","hadoop-node-34":"rack1","hadoop-node-49":"rack2","hadoop-node-50":"rack2","hadoop-node-51":"rack2","hadoop-node-52":"rack2","hadoop-node-53":"rack2","hadoop-node-54":"rack2","192.168.1.31":"rack1","192.168.1.32":"rack1","192.168.1.33":"rack1","192.168.1.34":"rack1","192.168.1.49":"rack2","192.168.1.50":"rack2","192.168.1.51":"rack2","192.168.1.52":"rack2","192.168.1.53":"rack2","192.168.1.54":"rack2",}if __name__=="__main__":print"/"+ rack.get(sys.argv[1],"rack0")

2、将脚本赋予可执行权限chmod +x RackAware.py，并放到bin/目录下。
3、然后打开conf/core-site.html<property><name>topology.script.file.name</name><value>/opt/modules/hadoop/hadoop-1.0.3/bin/RackAware.py</value></property><property><name>topology.script.number.args</name><value>20</value></property>
4、重启Hadoop集群
namenode日志2012-06-08 14:42:19,174 INFO org.apache.hadoop.hdfs.StateChange: BLOCK* NameSystem.registerDatanode: node registration from 192.168.1.49:50010 storage DS-1155827498-192.168.1.49-50010-13382893689562012-06-08 14:42:19,204 INFO org.apache.hadoop.net.NetworkTopology: Adding a new node: /rack2/192.168.1.49:500102012-06-08 14:42:19,205 INFO org.apache.hadoop.hdfs.StateChange: BLOCK* NameSystem.registerDatanode: node registration from 192.168.1.53:50010 storage DS-1773813988-192.168.1.53-50010-13382894051312012-06-08 14:42:19,226 INFO org.apache.hadoop.net.NetworkTopology: Adding a new node: /rack2/192.168.1.53:500102012-06-08 14:42:19,226 INFO org.apache.hadoop.hdfs.StateChange: BLOCK* NameSystem.registerDatanode: node registration from 192.168.1.34:50010 storage DS-2024494948-127.0.0.1-50010-13382894389832012-06-08 14:42:19,242 INFO org.apache.hadoop.net.NetworkTopology: Adding a new node: /rack1/192.168.1.34:500102012-06-08 14:42:19,242 INFO org.apache.hadoop.hdfs.StateChange: BLOCK* NameSystem.registerDatanode: node registration from 192.168.1.54:50010 storage DS-767528606-192.168.1.54-50010-1338289412267 2012-06-08 14:42:49,492 INFO org.apache.hadoop.hdfs.StateChange: STATE* Network topology has 2 racks and 10 datanodes 2012-06-08 14:42:49,492 INFO org.apache.hadoop.hdfs.StateChange: STATE* UnderReplicatedBlocks has 0 blocks 2012-06-08 14:42:49,642 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem: ReplicateQueue QueueProcessingStatistics: First cycle completed 0 blocks in 0 msec 2012-06-08 14:42:49,642 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem: ReplicateQueue QueueProcessingStatistics: Queue flush completed 0 blocks in 0 msec processing time, 0 msec clock time, 1 cycles

1.13、其他

1.13.1、数据存储在hdfs格式,使用的什么压缩方式,压缩比多少

目前在Hadoop中用得比较多的有lzo ，gzip ，snappy ， bzip2这4种压缩格式，笔者根据实践经验介绍一下这4种压缩格式的优缺点和应用场景，以便大家在实践中根据实际情况选择不同的压缩格式。

gzip压缩****优点： 压缩率比较高，而且压缩/解压速度也比较快； hadoop本身支持，在应用中处理gzip格式的文件就和直接处理文本一样；有hadoop native库；大部分linux系统都自带gzip命令，使用方便。缺点：不支持split。****应用场景： 当每个文件压缩之后在130M以内的(1个块大小内)，都可以考虑用gzip压缩格式。譬如说一天或者一个小时的日志压缩成一个gzip文件，运行mapreduce程序的时候通过多个gzip文件达到并发。 hive程序， streaming程序，和java写的mapreduce程序完全和文本处理一样，压缩之后原来的程序不需要做任何修改。
lzo压缩 优点：压缩/解压速度也比较快，合理的压缩率；支持split，是hadoop中最流行的压缩格式；支持hadoop native库；可以在linux系统下安装lzop命令，使用方便。缺点：压缩率比gzip要低一些； hadoop本身不支持，需要安装；在应用中对lzo格式的文件需要做一些特殊处理(为了支持split需要建索引，还需要指定 inputformat为lzo格式)。应用场景：一个很大的文本文件，压缩之后还大于200M以上的可以考虑，而且单个文件越大， lzo优点越明显。
snappy压缩优点： 高速压缩速度和合理的压缩率；支持hadoop native库。缺点： 不支持split；压缩率比gzip要低； hadoop本身不支持，需要安装； linux系统下没有对应的命令。应用场景： 当mapreduce作业的map输出的数据比较大的时候，作为map到reduce的中间数据的压缩格式；或者作为一个mapreduce作业的输出和另外一个mapreduce作业的输入。5. bzip2压缩****优点： 支持split；具有很高的压缩率，比gzip压缩率都高； hadoop本身支持，但不支持native；在linux系统下自带bzip2命令，使用方便。缺点： 压缩/解压速度慢；不支持native。应用场景： 适合对速度要求不高，但需要较高的压缩率的时候，可以作为mapreduce作业的输出格式；或者输出之后的数据比较大，处理之后的数据需要压缩存档减少磁盘空间并且以后数据用得比较少的情况；

或者对单个很大的文本文件想压缩减少存储空间，同时又需要支持split，而且兼容之前的应用程序(即应用程序不需要修改)的情况。

1.13.2、高可用的集群中namenode宕机了，怎么恢复的

首先进入安全模式:
hdfs dfsadmin -safemode enter
然后刷一下active节点的log到image
hdfs dfsadmin -saveNamespace
然后将active节点的image文件全部拷贝到故障节点的相应目录下
然后重启故障namenode
最后hdfs namenode -bootstrapStandby
到此，故障解决。
后来还解决过一次hdfs的block丢失的问题，也是将原先的image全部拷贝回来搞定的。 所以说，即便有ha，定期备份image文件还是很重要的。

1.13.3、hdfs的瓶颈

fsimage加载阶段，主要耗时的操作: 1.1) FSDirectory.addToParent(),功能是根据路径path生成节点INode，并加入目录树中，占加载时间的73%； 1.2) FSImage.readString和PermissionStatus.read操作是从fsimage的文件流中读取数据(分别是读取String和short)的操作，分别占加载时间的15%和8%；优化方案：对fsimage的持久化操作采用多线程技术，为目录列表中的每个目录存储开辟一个线程，用来存储fsimage文件。主线程等待所有存储的子线程完毕后完成对fsimage加载。这样，存储时间将取决于存储最慢的那个线程，达到了提高fsimage加载速度的目的，从而在一定程度上提升了NameNode启动速度。
blockReport阶段， DataNode在启动时通过RPC调用NameNode.blockReport()方法，主要耗时操作： 2.1) FSNamesystem.addStoredBlock调用，对每一个汇报上来的block，将其于汇报上来的 datanode的对应关系初始化到namenode内存中的BlocksMap表中，占用时间比为77%；此方法中主要耗时的两个阶段分别是FSNamesystem.countNode和DatanodeDescriptor.addBlock，后者是java中的插表操作，而FSNamesystem.countNode调用的目的是为了统计在BlocksMap中，每一个block对应的各副本中，有几个是live状态，几个是decommission状态，几个是Corrupt状态。 2.2) DatanodeDescriptor.reportDiff，主要是为了将该datanode汇报上来的blocks跟 namenode内存中的BlocksMap中进行对比，以决定那个哪些是需要添加到BlocksMap中的 block，哪些是需要添加到toRemove队列中的block，以及哪些是添加到toValidate队列中的 block，占用时间比为20%；
锁的竞争成为性能瓶颈优化方案：其中锁内耗时的操作有FSEditLog.logXXX方法，可以考虑将FSEditLog的logXXX操作放到写锁外记录，但会引起记录的顺序不一致，可以通过在写锁内生成SerialNumber，在锁外按顺序输出来解决；
UTF8/Unicode转码优化成为性能瓶颈优化方案：用SIMD指令的JVM Intrinsic转码实现， 32bytes比目前Hadoop内pure Java实现快4 倍,64bytes快十几倍。
RPC框架中， N个Reader将封装的Call对象放入一个BlockingQueue ， N个Handler从一个 BlockingQueue中提取Call对象，使得此BlockingQueue成为性能瓶颈优化方案：采用多队列，一个Handler一个BlockingQueue，按callid分配队列。
sendHeartbeat阶段，在DataNode调用namenode.sendHeartbeat()方法时会DF和DU两个类，它们通过Shell类的runComamnd方法来执行系统命令，以获取当前目录的 df, du 值，在 runComamnd方法中实质是通过java.lang. ProcessBuilder类来执行系统命令的。该类由JVM通过 Linux 内核来fork 子进程，子进程当然会完全继承父进程的所有内存句柄， jstack看到JVM此时线程状态大部分处于WAITING ，这个过程会影响DFSClient写入超时，或关闭流出错。

1.13.4、hdfs存放文件量过大怎么优化

那么可以通过调用 HDFS 的 sync() 方法(和 append 方法结合使用)，每隔一定时间生成一个大文件。或者，可以通过写一个 MapReduce 程序来来合并这些小文件。
HAR File Hadoop Archives ( HAR files)是在 0.18.0 版本中引入到 HDFS 中的，它的出现就是为了缓解大量小文件消耗 NameNode 内存的问题。 HAR 文件是通过在 HDFS 上构建一个分层文件系统来工作。 HAR 文件通过 hadoop archive 命令来创建，而这个命令实际上是运行 MapReduce 作业来将小文件打包成少量的 HDFS 文件(译者注：将小文件进行合并成几个大文件)。对于客户端来说，使用 HAR 文件系统没有任何的变化：所有原始文件都可见以及可以访问(只是使用 har://URL，而不是 hdfs://URL)，但是在 HDFS 中中文件个数却减少了。读取 HAR 文件不如读取 HDFS 文件更有效，并且实际上可能更慢，因为每个 HAR 文件访问需要读取两个索引文件以及还要读取数据文件本。尽管 HAR 文件可以用作 MapReduce 的输入，但是 Map 没有办法直接对共同驻留在 HDFS 块上的 HAR 所有文件操作。可以考虑通过创建一种 input format，充分利用 HAR 文件的局部性优势，但是目前还没有这种input format。需要注意的是： MultiFileInputSplit，即使在 HADOOP-4565 进行了改进，选择节点本地分割中的文件，但始终还是需要每个小文件的搜索。在目前看来， HAR 可能最好仅用于存储文档。
SequenceFile 通常解决”小文件问题”的回应是：使用 SequenceFile。这种方法的思路是，使用文件名作为 key，文件内容作为 value 在实践中这种方式非常有效。我们回到10,000个100KB大小的小文件问题上，你可以编写一个程序将合并为一个 SequenceFile，然后你可以以流式方式处理(直接处理或使用 MapReduce) SequenceFile。这样会带来两个优势： SequenceFiles 是可拆分的，因此 MapReduce 可以将它们分成块，分别对每个块进行操作；与 HAR 不同，它们支持压缩。在大多数情况下，块压缩是最好的选择，因为它直接对几个记录组成的块进行压缩，而不是对每一个记录进行压缩。将现有数据转换为 SequenceFile 可能会很慢。但是，完全可以并行创建一个一个的 SequenceFile 文件。 Stuart Sierra 写了一篇关于将 tar 文件转换为 SequenceFile 的文章，像这样的工具是非常有用的，我们应该多看看。向前看，最好设计好数据管道，如果可能的话，将源数据直接写入 SequenceFile ，而不是作为中间步骤写入小文件。与 HAR 文件不同，没有办法列出 SequenceFile 中的所有键，所以不能读取整个文件。 Map File，类似于对键进行排序的 SequenceFile，维护部分索引，所以他们也不能列出所有的键

1.13.5、HDFS小文件问题及解决方案

小文件是指文件size小于HDFS上block大小的文件。这样的文件会给

hadoop的扩展性和性能带来严重问题。首先，在HDFS中，任何block，文件或者目录在内存中均以对象的形式存储，每个对象约占150byte，如果有1000 0000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。这样namenode内存容量严重制约了集群的扩展。其次，访问大量小文件速度远远小于访问几个大文件。HDFS最初是为流式访问大文件开发的，如果访问大量小文件，需要不断的从一个datanode跳到另一个datanode，严重影响性能。最后，处理大量小文件速度远远小于处理同等大小的大文件的速度。每一个小文件要占用一个task，而task启动将耗费大量时间甚至大部分时间都耗费在启动task和释放task上。

对于小文件问题，Hadoop本身也提供了几个解决方案，分别为：Hadoop Archive，Sequence file和CombineFileInputFormat

。

1.Hadoop Archive: Hadoop Archive或者HAR，是一个高效地将小文件放入HDFS块中的文件存档工具，它能够将多个小文件打包成一个HAR文件，这样在减少namenode内存使用的同时，仍然允许对文件进行透明的访问。
HAR是在Hadoop file system之上的一个文件系统，因此所有fs shell命令对HAR文件均可用，只不过是文件路径格式不一样
使用HAR时需要两点，第一，对小文件进行存档后，原文件并不会自动被删除，需要用户自己删除；第二，创建HAR文件的过程实际上是在运行一个mapreduce作业，因而需要有一个hadoop集群运行此命令。

此外，HAR还有一些缺陷：第一，一旦创建，Archives便不可改变。要增加或移除里面的文件，必须重新创建归档文件。第二，要归档的文件名中不能有空格，否则会抛出异常，可以将空格用其他符号替换
2. sequence file ：sequence file由一系列的二进制key/value组成，如果为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。

3.CombineFileInputFormat：CombineFileInputFormat是一种新的inputformat，用于将多个文件合并成一个单独的split

1.13.6、HDFS高可用(HA)

在这里插入图片描述
高可用原理

所谓HA，即高可用（7*24小时不中断服务），实现高可用最关键的是消除单点故障

HDFS 的 HA 就是通过双namenode 来防止单点问题，一旦主NameNode出现故障，可以迅速切换至备用的 NameNode。两个namenode有不同的状态，状态分别是Active和Standby。（备用） Namenode作为热备份，在机器发生故障时能够快速进行故障转移，同时在日常维护的时候进行Namenode切换。

HDFS HA的几大重点

1）保证两个namenode里面的内存中存储的文件的元数据同步

　　->namenode启动时，会读镜像文件

2）变化的记录信息同步

3）日志文件的安全性

　　->分布式的存储日志文件（cloudera公司提出来的）

　　　　->2n+1个，使用副本数保证安全性

　　->使用zookeeper监控

　　　　->监控两个namenode，当一个出现了问题，可以达到自动故障转移。

　　　　->如果出现了问题，不会影响整个集群

　　　　->zookeeper对时间同步要求比较高。

4）客户端如何知道访问哪一个namenode

　　->使用proxy代理

　　->隔离机制

　　->使用的是sshfence

　　->两个namenode之间无密码登录

5）namenode是哪一个是active

　　->zookeeper通过选举选出zookeeper。

　　->然后zookeeper开始监控，如果出现文件，自动故障转移。

HDFS HA的实现流程

主Namenode处理所有的操作请求，而Standby只是作为slave，主要进行同步主Namenode的状态，保证发生故障时能够快速切换，并且数据一致。为了两个 Namenode数据保持同步，两个Namenode都与一组Journal Node进行通信。当主Namenode进行任务的namespace操作时，都会同步修改日志到Journal Node节点中。Standby Namenode持续监控这些edit，当监测到变化时，将这些修改同步到自己的namespace。当进行故障转移时，Standby在成为Active Namenode之前，会确保自己已经读取了Journal Node中的所有edit日志，从而保持数据状态与故障发生前一致。

为了确保故障转移能够快速完成，Standby Namenode需要维护最新的Block位置信息，即每个Block副本存放在集群中的哪些节点上。为了达到这一点，Datanode同时配置主备两个Namenode，并同时发送Block报告和心跳到两台Namenode。

任何时刻集群中只有一个Namenode处于Active状态，否则可能出现数据丢失或者数据损坏。当两台Namenode都认为自己的Active Namenode时，会同时尝试写入数据。为了防止这种脑裂现象，Journal Nodes只允许一个Namenode写入数据，内部通过维护epoch数来控制，从而安全地进行故障转移。

1.13.7、Hadoop切片机制

一个超大文件在HDFS上存储时，是以多个Block存储在不同的节点上，比如一个512M的文件，HDFS默认一个Block为128M，那么512M的文件分成4个Block存储在集群中4个节点上。

Hadoop在map阶段处理上述512M的大文件时分成几个MapTask进行处理呢？Hadoop的MapTask并行度与数据切片有有关系，数据切片是对输入的文件在逻辑上进行分片，对文件切成多少份，Hadoop就会分配多少个MapTask任务进行并行执行该文件，原理如下图所示。

在这里插入图片描述
Block与Splite区别：Block是HDFS物理上把数据分成一块一块；数据切片只是在逻辑上对输入进行分片，并不会在磁盘上将其切分成片进行存储。如下图所示，一个512M的文件在HDFS上存储时，默认一个block为128M，那么该文件需要4个block进行物理存储；若对该文件进行切片，假设以100M大小进行切片，该文件在逻辑上需要切成6片，则需要6个MapTask任务进行处理。

TextInputFormat切片机制

切片方式：TextInputFormat是默认的切片机制，按文件规划进行切分。比如切片默认为128M，如果一个文件为200M，则会形成两个切片，一个是128M，一个是72M，启动两个MapTask任务进行处理任务。但是如果一个文件只有1M，也会单独启动一个MapTask执行此任务，如果是10个这样的小文件，就会启动10个MapTask处理小文件任务。

读取方式：TextInputFormat是按行读取文件的每条记录，key代表读取的文件行在该文件中的起始字节偏移量，key为LongWritable类型；value为读取的行内容，不包括任何行终止符（换行符/回车符）, value为Text类型，相当于java中的String类型。

CombineTextInputFormat切片机制

如果要处理的任务中含有很多小文件，采用默认的TextInputFormat切片机制会启动多个MapTask任务处理文件，浪费资源。CombineTextInputFormat用于处理小文件过多的场景，它可以将多个小文件从逻辑上切分到一个切片中。CombineTextInputFormat在形成切片过程中分为虚拟存储过程和切片过程两个过程。

（1）虚拟存储过程

将输入目录下所有文件大小，依次和设置的setMaxInputSplitSize值比较，如果不大于设置的最大值，逻辑上划分一个块。如果输入文件大于设置的最大值且大于两倍，那么以最大值切割一块；当剩余数据大小超过设置的最大值且不大于最大值2倍，此时将文件均分成2个虚拟存储块（防止出现太小切片）。

例如setMaxInputSplitSize值为4M，输入文件大小为8.02M，则先逻辑上分成一个4M。剩余的大小为4.02M，如果按照4M逻辑划分，就会出现0.02M的小的虚拟存储文件，所以将剩余的4.02M文件切分成（2.01M和2.01M）两个文件。

（2）切片过程

判断虚拟存储的文件大小是否大于setMaxInputSplitSize值，大于等于则单独形成一个切片；

如果不大于则跟下一个虚拟存储文件进行合并，共同形成一个切片。

1.13.8、Hadoop序列化和反序列化

Java后端面试知识点

标签： hadoop big data kafka

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大数据知识面试题-Hadoop（2022版）

文章目录

Hadoop

1.1、介绍Hadoop

1.2、Hadoop特性优点

1.3、hadoop集群中hadoop都需要启动哪些进程，他们的作用分别是什么？

1.4、Hadoop主要的配置文件

1.5、Hadoop集群重要命令

1.6、HDFS的垃圾桶机制

1.7、HDFS写数据流程

1.8、Hadoop读数据流程

1.9、SecondaryNameNode的作用

1.10、HDFS的扩容、缩容（面试）

1.11、HDFS安全模式

1.12、机架感知

1.13、其他

1.13.1、数据存储在hdfs格式,使用的什么压缩方式,压缩比多少

1.13.2、高可用的集群中namenode宕机了，怎么恢复的

1.13.3、hdfs的瓶颈

1.13.4、hdfs存放文件量过大怎么优化

1.13.5、HDFS小文件问题及解决方案

1.13.6、HDFS高可用(HA)

1.13.7、Hadoop切片机制

1.13.8、Hadoop序列化和反序列化

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