Hadoop常见面试题_hadoop面试题

目录

什么是hdfs

原理

包含哪些部分

hdfs 的读取过程

hdfs 的写过程

NN 和 2NN 工作机制  (元数据持久化机制)

(一)第一阶段：  NameNode 启动   

(二)第二阶段：  Secondary NameNode 工作   

datanode的工作机制

小文件处理方案

yarn 的运行原理

任务提交阶段：   

任务初始化阶段：  

任务分配阶段：   

什么是shuffle

mapshuffle的过程

mapshuffle优化办法 

reduce shuffle

数据倾斜的原因

mapreduce 数据倾斜的解决方案

hive

存储结构

分区和分桶的区别

四个By

常用场景

hive 优化

1. 首先从 fetch 抓取的角度来看：

2. 本地模式

3. 表优化

hive 的数据倾斜

1)  group by

2)  count(distinct)

3)  不同数据类型关联产生数据倾斜

4)  mapjoin

常用的开窗函数

over()窗口函数的语法结构

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什么是hdfs

HDFS指的是Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，是Apache Hadoop框架中的一个分布式 文件系统。它被设计用来在集群中存储和处理大规模数据集。  HDFS可以提供高可靠性、高吞吐量和高扩展性。

原理

1. HDFS将大文件分成多个块(block)，每个块默认大小为128MB或256MB，然后将这些块分散存储在集群中 的多个节点上。

2. 每个块都会有多个副本(replica)，默认情况下是3个副本，这些副本会存储在不同的节点上，以保证数据的 可靠性和容错性。

3. HDFS采用了主从架构，其中一个NameNode负责管理文件系统的元数据信息，包括文件目录结构、文件块信 息、副本位置等；多个DataNode负责存储和管理实际的数据块。

4. 客户端访问HDFS时，会先向NameNode请求文件的元数据信息，然后根据元数据信息找到对应的数据块所在 的DataNode，最终从DataNode获取数据。

5. HDFS还提供了数据的校验和机制，可以检测数据在传输过程中是否发生错误，以保证数据的完整性。

包含哪些部分

1. NameNode：负责管理文件系统的元数据信息，包括文件目录结构、文件块信息、副本位置等。  NameNode 是HDFS的核心组件之一，是一个单点故障，因此需要进行备份和容错处理。

2. DataNode：负责存储和管理实际的数据块。  DataNode是HDFS的工作节点，每个节点上都会运行一个 DataNode进程，用于管理本地存储的数据块。

3. Secondary NameNode：负责协助NameNode进行元数据信息的备份和恢复工作。  Secondary NameNode并 不是NameNode的备份，它只是定期从NameNode获取元数据信息，并将其合并为一个镜像文件，以备份和 恢复使用。

4. HDFS客户端：包括命令行工具和API等，用于与HDFS交互，完成文件上传、下载、删除等操作。客户端通过 与NameNode交互获取文件的元数据信息，并根据元数据信息找到对应的数据块所在的DataNode，最终从     DataNode获取数据。

hdfs 的读取过程

答案一 ：    (来源csdn) 

( 1)  HDFS client创建DistributedFileSystem 对象，通过该对象向 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  (要考虑结点距离最近选择原则、               DataNode负载均衡)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)，串行读取，即先读取第一个块，再读取第二个块拼接到上一个块后面。     (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。

答案二：    (来源chatgpt)

1. 客户端向NameNode请求文件的元数据信息，包括文件的块信息、块所在的DataNode等。

2. NameNode返回文件的元数据信息给客户端。

3. 客户端根据元数据信息找到对应的数据块所在的DataNode，然后向DataNode发送读取数据块的请求。

4. DataNode接收到客户端的请求后，从本地磁盘读取对应的数据块，并将数据块传输给客户端。

5. 客户端接收到数据块后，将其缓存在本地内存中，然后继续请求下一个数据块，直到读取完整个文件。

需要注意的是，  HDFS支持多个客户端同时读取同一个文件，每个客户端都可以从不同的DataNode节点读取数据     块，从而实现了高并发和高吞吐量的文件读取。此外，  HDFS还提供了数据的校验和机制，可以检测数据在传输过程 中是否发生错误，以保证数据的完整性。

hdfs 的写过程

答案一 ：    (来自csdn)

( 1)  HDFS client创建DistributedFileSystem 对象，通过该对象向 NameNode 请求上传文件，  NameNode 检查权    限，并判断目标文件是否已存在。    

 ( 2)如果权限许可，目标文件也存在，  NameNode进行响应，返回是否可以上传 文件。    

 ( 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(默认副本数为3)，分别为 dn1、dn2、dn3。(这一步要考虑服务器是否可用、副本存储节点选择策略、        DataNode负载均衡)    

 ( 5)   客户端创建FSDataOutputStream数据流对象，通过该对象请求dn1  (即DataNode1)      上传(或写)数据(即建立传输通道)，   dn1 收到请求会继续调用dn2建立通道，然后 dn2 调用 dn3，这样dn1~dn3 的通信通道建立完成。    

 ( 6)传输通道建立完成后，  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(每次发送的是一个Packet对象)， dn1 收到一个 Packet   (直接从内存中)传给 dn2 ，dn2 传给 dn3。需要注意的是，这里传输的packet大小是64K，这 个64K的packet其实就是一个缓冲队列，里面包含多个(chunk和chunksum)，一个chunk是512byte，其校验码       chunksum是4byte。dn1 每传一个 packet会放入一个应答队列(即ack队列，起备份作用)等待应答，当所有的        DataNode应答成功后，会将该packet从应答队列中移除。     

( 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 到服务器。(重复执行 3-7 步)。

( 9)所有的Block传输完毕并确认完成后，  HDFS CLient关闭FSDataOutputStream数据流对象。然后，  HDFS Client 联系NameNode，确认数据写完成，  NameNode 在内存中对其元数据进行增删改(然后再通过                                 SecondaryNameNode对元数据进行修改)。注意，此时只是把更新操作记录到编辑日志Editlog，并没有真正合并编 辑日志和镜像文件，只有触发checkPoint才合并。

答案二：    (来自chatgpt)

1. 客户端向NameNode请求创建文件，并指定文件的名称、大小、块大小等信息。