1、Hadoop特点
hadoop是一个分布式计算平台，能够允许使用编程模型在集群上对大型数据集进行分布式处理
hadoop的三大组件：HDFS（分布式文件存储平台）、MR（计算引擎）、YARN（资源调度平台）
特点：
高扩容：hadoop在集群间分发数据并完成数据计算，集群可以方便进行扩展节点
成本低：hadoop使用连接的机器组成集群来分发和处理数据，不依赖高端成本；
高效率：在集群中处理和分发数据，处理速度非常快；
可靠性：存储在hdfs上的数据文件，一般有多个备份，保证数据的可靠性；（数据备份）
2、说下Hadoop生态圈组件及其作用
hive（离线数据仓库）：基于hdfs，结合类SQL引擎，底层执行MR任务，用于OLAP分析查询的数据仓库。
zookeeper（管理员）： 分布式协调服务。就是为用户的分布式应用程序提供协调服务，如：主从协调、服务器节点动态上下线、统一配置管理、分布式共享锁、统一名称服务等等。
kafka（消息通信中间件）
flume（日志传输组件）：是一个分布式可靠的高可用的海量日志收集、聚合、移动的工具，通俗来说flume就是一个日志采集工具；
spark（批处理计算框架）：是一个快速的，通用的集群计算系统。
flink（流处理计算框架）
3、Hadoop主要分哪几个部分?他们有什么作用?
HDFS：高容错、高可靠性、高可扩展性、高吞吐率的分布式文件存储系统，负责海量数据的存储；
YARN：资源管理调度系统，负责hadoop生态系统中任务的调度和监控；
MR：基于HDFS、YARN的分布式并行计算框架，负责海量数据的计算
4、Hadoop集群工作时启动哪些进程?它们有什么作用?
- NN：是hadoop中的主服务器，管理文件系统名称空间和对集群中存储的文件访问，这些元数据信息是存储在内存中的，也可以持久化到磁盘上。并且可以管理DN
- SNN：不是NN的冗余守护进程，而是提供周期性检查点和清理任务，帮助NN合并editslog，减少NN的启动时间（并不是NN的备用节点）
- fsimage - 它是在NameNode启动时对整个文件系统的快照
- edit logs - 它是在NameNode启动后，对文件系统的改动序列
只有NN重启的时候，editlogs才会合并到fsimage文件中，得到一个文件系统的最新快照，但是在NN工作很久以后，editlogs文件变得很大。导致NN的重启会花费很长时间，此时SNN的职责就是帮助editlogs合并到fsimage文件中。定时去获取NN去获取editlogs，并更新到自己的fsimage上，一旦有了新的fsimage，它将拷贝回NN中
DN：提供真实的文件数据的存储服务，以数据的形式存储HDFS文件，响应HDFS客户端的读写请求，周期性地向NN汇报心跳信息、数据块信息、缓存数据块信息
RM：负责整个集群资源的管理和调度，功能包括对ApplicationMaster的管理、NM的管理、Application管理等，负责整个集群中所有资源的统一管理和分配，并且接受来自各个节点的资源汇报信息；
NM：主要处理来自RM分配的任务，监测并且报告Container使用信息给RM；
JN：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。当active状态的NameNode的命名空间有任何修改时，会告知大部分的JournalNodes进程。standby状态的NameNode有能力读取JNs中的变更信息，并且一直监控edit log的变化，把变化应用于自己的命名空间。standby可以确保在集群出错时，命名空间状态已经完全同步了。
5、在集群计算的时候，什么是集群的主要瓶颈
- 网络带宽：集群中节点通常通过网络进行数据传输和通信，网络带宽不足，会导致数据传输速度慢，影响整个集群计算性能
- 存储性能：如果存储系统的读写能力较低，会影响数据的读取和写入速度，降低整个集群的计算效率
- 处理能力：集群中的节点数据量和节点的计算能力都会影响整体的计算能力，集群规模较小或者节点的计算能力较低，无法满足大规模数据处理的需求
- 内存容量：进行大规模数据分析和处理，需要大量的内存资源来存储和操作数据，若节点的内存不足，会导致数据无法完全加载到内存中，影响性能
- 数据倾斜：由于数据分布不均匀，导致某些节点的数据负载过重，从而使得这些节点成为整个集群的瓶颈（解决数据倾斜方法后续详谈）
6、搭建Hadoop集群的xml文件有哪些?
core-site.xml：配置Hadoop的核心参数，如文件系统默认方案、HDFS地址等。
hdfs-site.xml：配置HDFS的相关参数，如副本数量、数据块大小等。
mapred-site.xml：配置MapReduce相关参数，如作业跟踪器地址、任务分配器等。
yarn-site.xml：配置YARN相关参数，如资源管理器地址、节点管理器等。
hive-site.xml：如果需要使用Hive，则需要配置Hive的相关参数，如元数据存储位置、数据库连接等。
7、Hadoop的Checkpoint流程？
该流程是指在集群中，将正在运行的任务的状态信息和元数据信息保存在持久化存储中，以便在集群发生故障时候能够及时恢复任务；
若不适用HA，hadoop的checkpoint机制就是主节点的元数据备份机制，通过SN，每隔一段时间将NN的元数据更新并备份，然后返回给fsimage和NN，SNN会每隔默认60分钟，都会通知更新日志信息edits，以便后续元数据备份操作；
元数据是保存在内存当中的，这样容易丢失，NN的工作量巨大，管理众多DN，还要更新操作日志文件edits，还要将元数据信息序列化到本地，所以SNN就会开始代替NN完成元数据的保存工作
流程如下：
1、当一个任务开始执行时，Hadoop会周期性地将任务地状态信息和元数据信息写入到Checkpoint目录中。这些信息包括任务的进度、输入数据的位置、已经完成的工作等。
2、Checkpoint目录通常位于分布式文件系统（如HDFS）中，以保证数据的安全性和可靠性。
3、Hadoop还会在内存中保存一个Checkpoint ID，用于标识当前的Checkpoint。
4、在任务执行过程中，如果集群发生故障或节点失效，任务会停止执行。
5、当集群恢复正常后，Hadoop会检查Checkpoint目录中的状态信息和元数据信息，并根据Checkpoint ID找到最新的Checkpoint。
6、Hadoop会使用Checkpoint中的信息来恢复任务的执行状态，包括任务的进度、输入数据的位置等。
7、任务恢复完成后，Hadoop会继续执行任务，并从上次Checkpoint的位置继续处理数据，以确保不会重复执行已经完成的工作。
8、Hadoop的Block大小是什么？为什么要设置这么大？
hadoop的块默认大小是128M，在hadoop1.和2.x版本默认为64M
原因：
文件块越大，寻址时间越短，但磁盘的传输时间越长。磁盘传输的时间会大于寻址时间，导致处理过程变慢，其次，MR中的map任务通常一次只处理一个块中的数据，块过大运行速度也会变慢；
文件块越小，寻址时间越长，但磁盘传输时间越短。存储小文件会占用NN中大量内存来存储元数据，管理效率变低；
9、Hadoop里Block划分的原因？
- 分布式存储：Hadoop是一个分布式系统，数据存储在集群中的多个节点上。通过将文件划分为块，可以将这些块分散存储在不同的节点上，实现数据的分布式存储和并行处理。
- 数据冗余：Hadoop使用副本机制来确保数据的可靠性和容错性。将数据划分为块后，可以将每个块的多个副本分布在不同的节点上，以防止数据丢失或节点故障。
- 数据局限性：Hadoop采用了数据局部性原则，将计算任务分配给存储数据的节点，以减少数据的网络传输和提高计算效率。将数据划分为块后，可以更好地实现数据局部性，因为计算任务可以针对某个块进行处理，而不需要处理整个文件。
- 管理和调度：将数据划分为块后，Hadoop可以更方便地管理和调度数据。块的大小可以根据具体应用和硬件配置进行调整，以优化数据处理和存储地性能。
10、Hadoop中常见的压缩算法
default：默认的压缩格式
Gzip：可以减小文件的大小，但无法进行并行处理
Snappy：谷歌开发，具有很高的压缩和解压缩速度，压缩后文件较大
LZO：较快的压缩算法，可以在hadoop中实现高速压缩和解压缩，适用于大数据压缩
Bzip2：较高压缩比，速度较慢
LZ4：极快压缩速度，压缩比较低
11、Hadoop作业提交到YARN的流程？
前置基础：Container是yarn中资源的抽象，封装了某一个节点上一定量的cpu和内存资源
1、RM接收到一个作业请求后，给该作业生成唯一ApplicationID，并为该作业分配一个ApplicationMaster
2、RM将ApplicationID和ApplicationMaster的地址返回给客户端
3、客户端与ApplicationMaster的地址建立通信，发送资源请求
4、ApplicationMaster收到作业资源需求和启动命令，向RM申请资源
5、RM根据可用的资源情况为ApplicationMaster分配所需资源，将资源返回给ApplicationMaster
6、ApplicationMaster收到资源位置信息后，与NM通信，将作业所需的资源分配给具体的task
7、每个task会在独立的Container中运行，通过心跳机制汇报ApplicationMaster任务的情况
8、ApplicationMaster收到所有任务完成的信息，向RM注销自己
9、RM收到ApplicationMaster的注销请求后，将该作业从yarn状态存储中删除，释放相关资源
12、Hadoop的Combiner的作用？
Combiner是在map阶段之后，reduce阶段之前，对map输出的中间数据进行本地合并和压缩，减少数据的传数量提高整体性能，可将相同的key的多个map输出结果进行合并，减少网络传输的数据量，降低reduce的负载，提高效率；
mapper端到reducer端的数量在应用combiner之后会减少，对输出的键值对进行压缩合并，减少数据量
13、Hadoop序列化和反序列化
序列化是将数据转换为字节流的过程，反序列化是将字节流重新转换成数据的过程
以保证数据在各个节点之间的传输过程中占据更少的磁盘容量
14、Hadoop小文件处理问题？
导致的问题
- 存储开销：每个小文件需要占据磁盘空间，默认的块是128MB，大部分小文件会浪费磁盘空间
- 元数据开销：NN会为每个文件分配一个元数据块，小文件数量过多时候，元数据存储和访问的开销会增加
- 数据读取效率低：小文件数量庞大，导致大量的寻址时间和网络传输开销
- 任务调度：MR任务是以块为单位进行调度的，小文件数量庞大会导致任务调度的开销增加
处理办法
- 合并小文件：使用工具HAR或者自定义脚本进行合并操作，减少存储和元数据开销（将多个小文件打包成一个HAR文件，NN中的元数据也就存储一份）
- SequenceFile格式：将小文件换成SequenceFile格式，将多个小文件合并成一个SequenceFile文件，有效处理小文件
- 数据归档：将多个小文件合并为一个大文件，进行归档存储 4：数据压缩：压缩小文件，减少存储空间和网络传输开销
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