Hadoop02【架构分析】，记一次字节跳动Java社招面试

Hadoop2.0即第二代Hadoop，指的是版本为Apache Hadoop 0.23.x、2.x或者CDH4系列的Hadoop，内核主要由HDFS、MapReduce和YARN三个系统组成，其中YARN是一个资源管理系统，负责集群资源管理和调度，MapReduce则是运行在YARN上的离线处理框架，它与Hadoop 1.0中的MapReduce在编程模型（新旧API）和数据处理引擎（MapTask和ReduceTask）两个方面是相同的。

两者区别

==================================================================

1.从整体架构上分析

---

Hadoop1.0由分布式存储系统HDFS和分布式计算框架MapReduce组成，其中HDFS由一个NameNode和多个DateNode组成，MapReduce由一个JobTracker和多个TaskTracker组成。

Hadoop2.0为克服Hadoop1.0中的不足进行了下面改进：

1. 针对Hadoop1.0单NameNode制约HDFS的扩展性问题，提出HDFS Federation，它让多个NameNode分管不同的目录进而实现访问隔离和横向扩展，同时彻底解决了NameNode单点故障问题；

2. 针对Hadoop1.0中的MapReduce在扩展性和多框架支持等方面的不足，它将JobTracker中的资源管理和作业控制分开，分别由ResourceManager（负责所有应用程序的资源分配）和ApplicationMaster（负责管理一个应用程序）实现，即引入了资源管理框架Yarn。

3. Yarn作为Hadoop2.0中的资源管理系统，它是一个通用的资源管理模块，可为各类应用程序进行资源管理和调度，不仅限于MapReduce一种框架，也可以为其他框架使用，如Tez、Spark、Storm等

2.从MapReduce框架分析

---

MapReduce1.0

MapReduce1.0计算框架主要由三部分组成：编程模型、数据处理引擎和运行时环境。

| 组成 | 说明 |

| — | :-- |

| 编程模型 | Map和Reduce两个阶段. |

| 数据处理引擎 | 由MapTask和ReduceTask组成 |

| 运行时环境 | 由一个JobTracker和若干个TaskTracker两类服务组成 |

基本编程模型是将问题抽象成Map和Reduce两个阶段。Map阶段将输入的数据解析成key/value，迭代调用map()函数处理后，再以key/value的形式输出到本地目录，Reduce阶段将key相同的value进行规约处理，并将最终结果写到HDFS上。

自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Java工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年Java开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上Java开发知识点，真正体系化！

由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你觉得这些内容对你有帮助，可以添加V获取：vip1024b （备注Java）

总结

谈到面试，其实说白了就是刷题刷题刷题，天天作死的刷。。。。。

为了准备这个“金三银四”的春招，狂刷一个月的题，狂补超多的漏洞知识，像这次美团面试问的算法、数据库、Redis、设计模式等这些题目都是我刷到过的

并且我也将自己刷的题全部整理成了PDF或者Word文档（含详细答案解析）

66个Java面试知识点

架构专题（MySQL，Java，Redis，线程，并发，设计模式，Nginx，Linux，框架，微服务等）+大厂面试题详解（百度，阿里，腾讯，华为，迅雷，网易，中兴，北京中软等）

算法刷题（PDF）

[外链图片转存中…(img-DSWXLZ6O-1711938230549)]

算法刷题（PDF）

[外链图片转存中…(img-O7f6dRWX-1711938230551)]