大数据面试集锦---Hadoop篇

素颜马尾好姑娘i 2022-05-27 22:38 207阅读 0赞

新手大数据开发一枚，之前也做了一些MR、Spark、Storm的项目，但是有些框架本身的东西还不是很懂，毕业季找工作，就顺手整理一些东西。希望在这个过程中能把只是融会贯通。不会很细的去面面俱到的写框架，只会写一写自己遇到的问题。

> HDFS的设计思想

(1)一次写入，多次读取  
(2)hdfs是对搞数据吞吐量优化的，以提高时间延时为代价  
(3)namenode存储着文件系统的元数据(每个目录、每个文件和数据块的存储信息)

> Hadoop2.x默认block size增大为128M，这样做有什么好处？

(1)减轻了namenode的压力  
Hadoop集群在启动的时候，会向namenode上报自己的block信息。namenode会把这些信息存在内存中。如果块变大了，那么namenode记录的信息相对减少，所以namenode就有更大的内存去做其他的事情，使得整个集群的性能增强。  
(2)增大带来的影响？  
这个应该不是问题，可以灵活设置。  
如果数据量级别达到PB的话，可以设置的大一些。  
负面影响：如果网络环境不好，可能会造成重新传输。

引申：Namenode和Datanode  
`NameNode`:namenode管理文件系统的命名空间。它维护文件系统树以及整棵树内所有的文件和目录。这些信息是`永久保存`在本地磁盘的，以两个文件的形式：命名空间镜像文件和编辑日志文件同时，NameNode会也记录着每个文件中各个块所在的数据节点信息，但是这些文件不是永久保存的，这些信息会在系统启动的时候由数据节点重建。  
`DataNode`：根据需要存储并检索数据块，并定期向namenode的发送存储的数据块的列表

NameNode的灾备：运行一个辅助namenode的，但不会被用作名称节点（Secondary NameNode）。这个节点一般在另一台单独的物理计算机（内存需求与NameNode相同）上运行。其作用是通过编辑日志合并并命名空间镜像，以防编辑日志过大。过大的日志文件会使NameNode在下次重新启动时需要更大的时间.Secondary NameNode会在NameNode发生故障时生效。但是其保存的状态也总是滞后于NameNode的，所以在NameNode全部失效时，会有部分数据的丢失。

> 小文件Block块占用问题：

小于块大小的小文件不会占用整个HDFS块空间。较多的小文件会占用更多的NameNode的内存。在Linux File system占用的空间为实际文件的大小，不是一个块的大小。  
HDFS设置Block的目的(为什么默认Block设置为128M)：  
(1)减少硬盘寻道时间：HDFS是支持大容量流式读写操作的，当涉及大数据量时，Block size设置的越小，需要读取的数据块就越多。而数据块在硬盘上是非连续存储的，普通硬件移动磁头，随机寻址较慢，读越多的数据块就增大了总的硬盘寻址时间。合适的块大小有助于减少硬盘寻道时间，提高系统吞吐量。

> 联邦HDFS

`NameNode在内存中保存文件系统中每个文件和每个数据块的引用关系`这意味着对于一个拥有大量文件的超大集群来说，内存将成为限制系统横向拓展的瓶颈。在Hadoop2.x中引入的联邦HDFS允许系统通过添加的NameNode实现拓展，其中每个NameNode的管理文件系统命名空间中的一部分。在联邦环境下，每个NameNode会维护一个命名空间卷，包括命名空间的源数据和在下的文件的所有数据块的。命名空间卷之间是相互独立的，两两之间并不相互通信，甚至其中一个的NameNode的失效也不会影响由其他的NameNode维护的命名空间的可用性。数据块池不再切分，集群中的DataNode需要注册到每个NameNode，并且存储着来自多个数据块池中的数据块。

> Client端上传文件

Client向NameNode发起文件写入的请求.NameNode根据文件大小和文件块配置情况，返回给客户端所有者管理部分Dat aNode的信息.Client将文件划分为多个Block，根据DataNode的地址信息，按顺序写入每一个DataNode块中。

> Hadoop环境搭建

配置文件conf目录下的：core-site.xml中; HDFS-site.xml中; mapred-site.xml中

> 写入HDFS文件

client链接NameNode，确定文本起始块的位置。NameNode返回存有该块副本的DataNode地址。  
这些DataNode根据他们与客户端的距离来排序(根据集群的网络拓扑)。  
client通过HDFS的API将数据块存储到DataNode上。  
DataNode将数据水平备份。并且备份完将反馈给client  
client通知NameNode存储块完毕。  
NameNode将元数据同步到内存中。

> 读取HDFS文件

1、client链接NameNode,查看元数据，找到数据的存储位置  
2、client通过HDFS的API并发读取数据  
3、并发连接

> Hadoop中combiner的作用

每一个map都会有一个本地输出。combiner的作用是对map的输出先做一次合并，以减少map和Reduce间的数据通信量(减少网络IO)。combiner的输出是Reduce的输入，这一步骤绝不会改变最终的结果。

> Hadoop partition的作用

partition的默认实现是hashpartition，是map端将数据按照reduce个数取余，进行分区，不同的reduce来copy自己的数据。  
partition的作用是将数据分到不同的reduce进行计算，加快计算效果。

> 简述Hadoop搭建的过程

1、新建Hadoop用户，并赋予sudo权限  
2、配置Java环境  
3、配置/etc/hosts 主机与IP的  
4、配置免密  
5、解压Hadoop版本包  
6、配置Hadoop conf目录下的hadoop -env.sh,core-site.xml,hdfs-site.xml,mapre-site.xml  
7、配置Hadoop的环境变量  
8、hadoop namenode -format  
9、.bin/start-all.sh

> Hadoop 杀死一个job

hadoop job -list (拿到job ID)  
hadoop job -kill job-id

> hadoop 加载一个新的存储节点和删除一个计算节点

动态添加DataNode，不停用namedode方式：  
1、修改slaves文件，添加需要增加的节点host或者IP，并将其`更新`到各个节点  
2、在DataNode中执行启动DataNode命令。  
`sh hadoop-daemon.sh start datanode`  
在NameNode  
3、可以通过界面查看节点添加情况。  
删除一个存储节点：  
hadoop dfsadmin -refreshNodes  
hadoop dfsadmin -report

> Hadoop 作业调度器

调度器基本作用：根据节点资源使用情况和作业的要求，将任务调度到各个节点上执行  
调度器考虑的因素：作业提交时间、作业优先级、作业所在队列的资源限制。  
![这里写图片描述][70]  
1、client通过submitJob()函数向jobTracker提交一个作业  
2、Jobtracker通知taskSechduler，进行初始化，创建一些内部函数  
3、tasktracker通过心跳向jobtracker汇报它的资源情况，比如空闲的map slot和Reduce slot  
4、如果jobtracker发现第一个tasktracker有空闲的资源，JobTracker 就会调用 TaskScheduler的assignTasks() 函数，返回一些task list给第一个TaskTracker。 这时TaskTracker就会执行调度器分配的任务。  
Hadoop自带调度器：  
1、先进先出调度器(FIFO)  
2，容量调度器：支持多个队列，每个队列可配置一定的资源量，每个队列采用FIFO调度策略，为了防止同一个用户的作业独占队列中的资源，该调度器会对同一用户提交的作业所占的资源进行限制。  
3，公平调度器：公平调度，所有工作具有相同的资源

> mapreduce如何解决数据倾斜

数据倾斜：map / reduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个减少节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长，这是因为某一个的条键数比其他键多很多（有时是百倍或者千倍之多），这条关键所在的减少节点所处理的数据量比其他节点就大很多，从而导致某几个节点迟迟运行不完，此称之为数据倾斜。  
解决方法：自己实现分区类，用键和值相加取散列值

源码：
    public int getPartition（K key，V value，
                              int numReduceTasks）{ 
        返回（key.hashCode（）＆Integer.MAX_VALUE的）％numReduceTasks; 
      }  
    修改后：
    public int getPartition（K key，V value，
                              int numReduceTasks）{
        return ((（key).hashCode()+value.hashCode()） & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks;
      }
      或者：
      public class HashPartitioner<K, V> extends Partitioner<K, V> {
    private int aa= 0;
      /** Use {@link Object#hashCode()} to partition. */
      public int getPartition(K key, V value,
                              int numReduceTasks) {
        return (key.hashCode()+(aa++) & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks;
      }

> Hadoop框架的优化：

（1） 从应用程序角度进行优化。由于mapreduce是迭代逐行解析数据文件的，怎样在迭代的情况下，编写高效率的应用程序，是一种优化思路。  
（2） 对Hadoop参数进行调优。当前hadoop系统有190多个配置参数，怎样调整这些参数，使hadoop作业运行尽可能的快，也是一种优化思路。  
（3） 从系统实现角度进行优化。这种优化难度是最大的，它是从hadoop实现机制角度，发现当前Hadoop设计和实现上的缺点，然后进行源码级地修改。该方法虽难度大，但往往效果明显。  
（4）linux内核参数调整  
`从应用程序角度进行优化`  
（1） 避免不必要的reduce任务  
如果mapreduce程序中reduce是不必要的，那么我们可以在map中处理数据, Reducer设置为0。这样避免了多余的reduce任务。  
（2） 为job添加一个Combiner  
为job添加一个combiner可以大大减少shuffle阶段从map task拷贝给远程reduce task的数据量。一般而言，combiner与reducer相同。  
（3） 根据处理数据特征使用最适合和简洁的Writable类型  
Text对象使用起来很方便，但它在由数值转换到文本或是由UTF8字符串转换到文本时都是低效的，且会消耗大量的CPU时间。当处理那些非文本的数据时，可以使用二进制的Writable类型，如IntWritable， FloatWritable等。二进制writable好处：避免文件转换的消耗；使map task中间结果占用更少的空间。  
（4） 重用Writable类型  
很多MapReduce用户常犯的一个错误是，在一个map/reduce方法中为每个输出都创建Writable对象。例如，你的Wordcout mapper方法可能这样写：

public void map(...) {
      …
    
      for (String word : words) { 
        output.collect(new Text(word), new IntWritable(1)); 
      }     
    }

这样会导致程序分配出成千上万个短周期的对象。Java垃圾收集器就要为此做很多的工作。  
更有效的写法是：

class MyMapper ... {   
        Text wordText = new Text（）;   
        IntWritable one =new IntWritable（1）;   
        public void map（...）{     
            for（String word：words）{       
                wordText.set（word）;       
                output.collect（wordText，one）;     
            }  
         } 
     }

（5）使用StringBuffer而不是String

> mapreduce工作流程

mapreduce实际的处理过程可以理解为Input->Map->Sort->Combine->Partition->Reduce->Output。

1、Input  
数据以一定的格式传递给Mapper，有TextInputFormat等可以使用  
2、map阶段  
对输入的(key，value)进行处理  
3、Sort阶段  
对Map的输出进行排序，map的输出会放到一个缓冲区中，在缓冲区进行与排序。如果数据过大，超出缓冲区大小，会有个溢写到磁盘过程。  
4、Combiner  
这个阶段对于sort之后有相同key的结果进行合并  
5、Partition阶段  
将mapper的中间结果按照key的范围划分为R份，按照key分别映照给不同的Reduce。partition的作用就是把这些数据归类  
6、Reduce阶段  
对于mapper阶段的结果进行进一步处理  
7、output阶段  
Reduce输出数据的格式

[70]: /images/20220528/82d0094309a448b888de75679caea9a2.png