1 总述

校招是远不同于社招的，企业对学生的要求更多的是一些概念性的东西，即所谓的八股文。但有些场景类的题目也是会涉及到，尤其是在一些中大厂的面试题中。场景题固然是能不能中大厂中必不可少的部分，但是基础牢不牢才是能不能拿下大厂的关键部分。下面，就介绍下在校招面试中Hadoop都问些什么内容？（不多，但都是经典中的经典）。

2 HDFS部分

问题1：介绍下什么是 HDFS（Hadoop Distributed File System）？它的特点是什么。

Hadoop Distributed File System（HDFS）是Apache Hadoop生态系统的一个核心组件，是一个可扩展的分布式文件系统，用于存储和处理大规模数据集。HDFS的设计基于Google的GFS（Google File System），具有高可靠性、高容错性和高吞吐量等特点。其特点如下：

1.分布式存储：HDFS文件系统采用分布式存储方式，将大文件切分为一系列数据块并存储于多台机器上，提高了数据的可靠性和处理能力。

2.高容错性：HDFS采用了多副本机制，将文件的多份副本分散地存放在不同的机器上，这样即使某台机器发生故障，也可以从其他机器上找到文件的副本。

3.海量数据：HDFS可存储PB级以上的数据，可进行高效、快速的读写操作，适用于海量数据的存储和处理。

4.适用于批处理：HDFS倾向于支持批处理操作，通常用于大数据场景下的离线计算等任务。

但其也有一些缺点，具体如下:

1.不适合低延时数据访问：比如毫秒级的来存储数据，这是不行的，它做不到。      

2.无法高效的对大量小文件进行存储：存储大量小文件的话，它会占用NameNode大量的内存来存储文件、目录和块信息。

3.并发写入、文件随机修改：一个文件只能有一个写，不允许多个线程同时写。仅支持数据 append（追加），不支持文件的随机修改。

问题2：HDFS中的块（Block）大小是多少？为什么？

在HDFS3.×中，默认的块大小是128MB。这个块大小的选择是有理由的，主要基于以下两个方面的考虑：

1.减少寻址开销：较小的块大小会增加访问文件的次数，因为要读取更多的块。这将导致更多的寻址操作，从而增加寻址开销和网络开销。较大的块大小可以减少寻址次数，从而减少了寻址开销和网络开销。

2.提高吞吐量：较大的块大小可以提高磁盘顺序读取的效率，因为较大的块大小可以在读取过程中更好地利用磁盘的数据传输速率和缓存效率。这可以提高数据传输的吞吐量，从而提高整个系统的性能。

因此，在HDFS中，选择128MB的块大小可以在寻址效率和磁盘读取效率之间达到一个合理的平衡点，从而提高整个系统的性能。但是，块大小也可以根据特定的应用场景进行调整，以更好地满足特定需求。

问题3：介绍下HDFS的心跳机制

在HDFS中，在HDFS集群中，每个数据节点（DataNode）通过定期向名字节点（NameNode）发送心跳信号来确认自己在线的机制。它是一种基于时间间隔的通信协议，用于数据节点向名称节点发送消息，告知名称节点它们的存活状态和负载情况。

HDFS心跳机制的工作流程如下：

1.数据节点启动后，向名称节点注册自己，并告知自己的存储空间、块列表等信息。

2.数据节点定期向名称节点发送心跳消息。心跳消息中包含节点的状态信息、存储空间、数据块列表等信息。心跳时间间隔默认为3秒。

3.名称节点接收心跳消息，并记录节点的状态信息。如果名称节点在一定时间内没有收到某个节点的心跳消息，就会认为该节点已经失效，并将其从集群中移除。

4.如果数据节点上的某个块已经被标记为失效，数据节点在下一次向名称节点发送心跳时会告知名称节点，这样名称节点就可以更新块的状态信息，以便客户端能够避免访问已经失效的块。

心跳机制可以保证HDFS集群中数据节点和名称节点之间的连接状态，以及数据节点上块的状态信息都是最新的。它还可以检测并处理故障节点，以确保数据的可靠性和一致性。

问题4：如何保证HDFS中的数据一致性？

在HDFS中，保证数据一致性是非常重要的。以下是一些HDFS如何保证数据一致性的方法：

1.写入管道机制：HDFS中的写入管道机制可以保证数据的一致性。在写入过程中，所有的副本必须在相同的时间内被更新，以保证数据一致性。具体而言，HDFS使用数据块副本管道机制，即一个客户端写入数据时，HDFS会建立一条副本管道，保证所有的副本都同时被写入。

2.副本协调：HDFS通过副本协调来确保数据的一致性。当一个数据块的某个副本出现故障时，HDFS会自动将该副本的数据块恢复到其他可用的副本上，以保证数据的一致性。

3.心跳机制：HDFS使用心跳机制来检测数据节点和名称节点之间的连接状态，并在节点失效时进行故障处理。这可以保证数据的一致性，并防止客户端访问已经失效的块。

4.名称节点的元数据：HDFS使用名称节点来管理文件系统中的元数据，包括文件和目录的创建、修改、删除等操作。名称节点在维护元数据时，采用复制的方式保证数据的一致性，即将元数据复制到多个节点上，从而在名称节点出现故障时，可以通过备份节点来保证数据的一致性。

问题5：谈谈HDFS中数据读写的流程

在 HDFS 中，当客户端需要读取数据时，会按照以下流程进行：

1.客户端向名称节点发送文件读请求，名称节点返回该文件块所在的数据节点列表。

2.客户端选择其中一个数据节点（就近原则，然后随机）作为源节点，向该节点发送读取请求。

3.数据节点收到读取请求后，首先检查是否具有该块的本地副本，如果有，直接从本地副本读取数据并返回给客户端；如果没有，则向其他具有该块副本的数据节点发出数据传输请求。

4.数据节点通过网络将数据块传输给客户端，并返回数据传输结果。                     

5.客户端收到数据块后，再进行后续的数据处理和计算。                                     

需要注意的是，在 HDFS 中，数据块的副本存储在不同的数据节点上，因此客户端在任何时候都可以从数据块的任何一个副本进行读取。同时，HDFS 的多副本机制也能够保证数据的可靠性和高效性。

在 HDFS 中，当客户端需要写数据时，会按照以下流程进行：

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，如果不存在则检查父目录是否存在。如果目标文件或父目录不存在，则返回文件无法上传的信息。

2.如果目标文件和父目录都存在，则 NameNode 返回可以上传文件的信息，并分配一个唯一的文件 ID 号，该 ID 号用于标识文件和文件块的位置信息。

3.客户端请求将第一个数据块（Block）上传到哪几个 DataNode 服务器上。客户端向 NameNode 发送 Block 创建请求，请求创建一个新的数据块，该请求包含文件 ID 号和数据块大小等信息。

4.NameNode 在存储空间中为该数据块分配多个 DataNode 节点，通常为三个，分别为 dn1、dn2、dn3。NameNode 返回这些 DataNode 的位置信息列表给客户端。

5.客户端使用 FSDataOutputStream 模块向 dn1 发送写请求，dn1 收到请求会继续调用 dn2，然后 dn2 又调用 dn3，将这个通信管道建立完成。

6.dn1、dn2、dn3逐级对客户端应答，表示已准备好接收数据包。                     

7.客户端开始从磁盘读取数据，将数据分成若干个数据包，每个数据包的大小通常是 64KB。客户端向 dn1 发送 第一个数据包，dn1 收到后依次传给 dn2，dn2 再依次传给 dn3。dn1 在传输过程中，将每个数据包的信息放入一个应答队列等待应答。

8.当一个数据块的所有数据包都传输完成之后，客户端再次请求 NameNode 返回下一个数据块要上传的 DataNode 节点列表，并重复上述步骤进行下一个数据块的上传。

需要注意的是，在 HDFS 中，数据块默认大小为 128MB，HDFS 采用了多副本机制保证数据可靠性，因此同一个数据块在多个 DataNode 节点上会有多个副本。数据的传输过程中，HDFS 还使用了确认机制和心跳机制，保证数据的一致性和稳定性。

问题6：介绍下HDFS的心跳机制

HDFS 是基于多副本机制实现的分布式文件系统，其容错机制的实现主要包括以下几个方面：

1.多副本机制：HDFS 中的每个数据块都会被划分为多个副本，并分散存储在不同的 DataNode 节点上。这样即使某个 DataNode 节点发生故障，其他节点上的副本仍然可以保证数据的可用性和完整性。同时，HDFS 还支持副本的自动恢复，当一个副本损坏或不可用时，HDFS 会自动从其他节点上的副本中选择一个进行替换。

2.快速检测和恢复，HDFS 容错机制中还包括了快速检测和恢复的机制，主要体现在以下两个方面：

**快速检测** ：HDFS 使用心跳机制，DataNode 节点会周期性地向 NameNode 发送心跳信息，以保证自身正常运行。如果某个 DataNode 节点长时间没有向 NameNode 发送心跳信息，NameNode 就会认为该节点已经故障，并将该节点上的所有副本标记为不可用。

**快速恢复**：当 HDFS 发现某个节点上的数据块不可用时，会尝试从其他副本所在的节点中找到可用的副本并进行替换。同时，HDFS 还可以通过重复存储数据块来提高数据的容错性。即将同一个数据块存储在多个节点上，并且这些节点之间的距离尽可能远，以减小节点损坏的概率。

3.数据校验：HDFS 还使用数据校验机制来检测数据的完整性和正确性。在数据块写入时，会为该数据块计算一份校验和，并将其存储在 HDFS 中。当读取数据块时，HDFS 会重新计算校验和并与之前存储的校验和进行比对，以确保读取到的数据块的完整性和正确性。

综上所述，HDFS 的容错机制主要是基于多副本机制、快速检测和恢复机制以及数据校验机制实现的。通过这些机制，HDFS 可以有效地保证数据的可靠性和高可用性，为用户提供高质量的服务。

问题7：HDFS中大量小文件问题如何解决？有什么思路？

首先在 HDFS 中，存储大量小文件会导致以下问题：

1.Namenode 内存消耗：每个小文件都会占用 Namenode 的内存，包括文件名、权限、块信息等元数据，导致 Namenode 内存占用过高，影响系统的性能。

2.副本数量过多：每个小文件都需要占用一个或多个数据块，如果副本数设置过高，将导致 HDFS 集群存储资源的浪费。

3.数据块数量过多：每个小文件都会占用一个或多个数据块，导致数据块数量过多，从而影响 HDFS 的性能。

为了解决大量小文件问题，可以采用以下几种方式：

（1）合并小文件 

将多个小文件合并成一个大文件，可以有效减少 Namenode 内存消耗、副本数量和数据块数量等问题。可以通过 MapReduce 程序实现文件合并。

（2）使用 SequenceFile 

SequenceFile 是一种用于存储二进制键值对数据的文件格式，可以将多个小文件打包成一个 SequenceFile 文件，从而减少小文件数量，同时提高读写效率。其中，使用文件名作为 key，文件内容作为 value，可以在 map/reduce 过程中的input/output 的 format 使用。

（3）将小文件打包存储 

可以将多个小文件打包成一个大文件，然后将打包后的文件上传到 HDFS 中。这种方式可以减少 Namenode 内存消耗、副本数量和数据块数量等问题，但是可能会影响文件的读写效率。

（4）使用Har文件

Har（Hadoop Archives）是Hadoop提供的一种归档格式，它可以将多个小文件归档成一个Har文件。Har文件可以作为一个独立的文件使用，并且可以像普通文件一样进行读写操作。使用Har文件可以减少存储空间、加快文件读取速度。

问题8：HDFS如何实现高可用？

HDFS 的高可用性是通过 NameNode 的高可用性实现的，以下是 HDFS 实现高可用的主要方式：

（1）Secondary NameNode 

在 Hadoop 1.x 版本中，使用 Secondary NameNode 来实现 NameNode 的高可用性。Secondary NameNode 会定期从 NameNode 拉取元数据，并将元数据合并成一个新的文件，然后将文件发送给 NameNode，用于替换旧的元数据文件。但是 Secondary NameNode 无法实时监控 NameNode 状态，一旦 NameNode 发生故障，需要手动切换 Secondary NameNode 到活动状态。

（2）Quorum Journal Manager (QJM) 

在 Hadoop 2.x 版本中，引入了 Quorum Journal Manager (QJM) 作为 NameNode 的高可用性解决方案。QJM 通过在多个节点上存储 Journal，实现了多节点之间的数据同步和数据容错。在 QJM 中，一个集群中的每个 Journal Node 负责接收 NameNode 发送的元数据变更日志，并将日志写入本地磁盘和共享存储（例如 ZooKeeper）。当 NameNode 启动或发生故障时，它将从 QJM 中读取最新的元数据日志，从而实现快速恢复和故障转移。

（3）Standby NameNode 

在 QJM 的基础上，Hadoop 2.x 版本中引入了 Standby NameNode，使得 NameNode 的故障转移变得更加自动化。Standby NameNode 会与 Active NameNode 保持同步，并定期从 QJM 中获取元数据变更日志。当 Active NameNode 发生故障时，Standby NameNode 可以快速接管 Active NameNode 的职责，从而实现故障转移。

（4）NameNode Federation 

在 Hadoop 2.x 版本中，引入了 NameNode Federation，将一个 Hadoop 集群分成多个命名空间，每个命名空间拥有独立的 NameNode。这样可以使得每个命名空间的数据和元数据相互隔离，从而提高系统的可用性和安全性。

问题9：HDFS中的JournalNode有什么作用？

JournalNode是 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 中的一个组件，用于存储 NameNode 发送的元数据变更日志，并将其复制到其他 JournalNode 以实现数据冗余和容错。JournalNode 与 NameNode 共同构成了 HDFS 中实现高可用性的机制，能够确保在某个节点出现故障时，HDFS 集群仍然可以正常运行。

在 HDFS 中，为了实现高可用性，通常会配置一个集群，其中有一个 NameNode 在任何时刻都处于活动状态，另一个 NameNode 则处于备份状态。这两个 NameNode 之间会周期性地进行数据同步，以确保备份 NameNode 在活动 NameNode 发生故障时可以快速接管其职责，从而实现故障转移。

为了实现这种数据同步，HDFS 引入了 JournalNode 组件。在 HDFS 集群中，可以配置多个 JournalNode，它们分别存储 NameNode 发送的元数据变更日志，并将这些日志复制到其他 JournalNode。在这种配置下，当一个 NameNode 发生故障时，备份 NameNode 可以从 JournalNode 中获取最新的元数据变更日志，并恢复其状态，从而实现快速故障转移。

3 MapReduce部分

问题1：介绍下MapReduce，它的优缺点是什么？

MapReduce是一种分布式计算模型，主要用于大规模数据的处理和分析。MapReduce模型的工作流程主要包括两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。

在Map阶段中，输入数据被分割成多个小数据块，每个数据块由一个Mapper节点进行处理。在Reduce阶段中，Map阶段的输出结果会被多个Reducer节点合并和汇总，最终得到最终的结果。

MapReduce的优点

1.高效性：MapReduce采用分布式计算方式，可以利用大量的计算资源来进行数据处理，从而提高处理速度和效率。
2.良好的扩展性：MapReduce模型可以很容易地扩展到数百或数千个服务器节点，并且可以根据需求动态进行扩展和缩减。
3.高容错性：MapReduce具有很强的容错性，能够处理各种硬件和软件故障，并能自动进行恢复和重试操作。
4.易于编程：MapReduce模型可以通过自定义编写Mapper和Reducer函数来适配各种不同的数据分析任务和场景。

MapReduce的缺点

1.对小数据的处理效率不高：MapReduce适合处理大规模数据，但对于小规模数据的处理效率比较低。
2.不擅长实时计算：MapReduce适合处理离线批量大规模数据的计算，不能满足低延迟、对时效性要求高的业务场景。

问题2：介绍下MapReduce的工作流程

MapReduce的工作流程包括以下步骤：

1.输入分片（Input Split）：输入数据集被分割成多个大小合适的块，称为输入分片。每个输入分片都将由一个Map任务进行处理。

2.映射（Map）：每个Map任务将输入分片中的数据进行处理。开发人员需要编写一个Map函数，该函数将输入数据转换为一系列的键值对（Key-Value pairs）。映射阶段的输出是中间键值对。

3.中间键值对分组（Shuffle）：中间键值对根据键进行分组，以便将具有相同键的键值对发送到相同的Reduce任务进行处理。这个过程涉及数据的排序和网络传输。

4.归约（Reduce）：每个Reduce任务处理来自映射阶段的中间键值对。开发人员需要编写一个Reduce函数，该函数对具有相同键的键值对进行归约操作，并生成最终的输出结果。

5.输出（Output）：最终的结果被写入输出文件或持久化存储，以供后续使用或分析。

整个MapReduce过程由一个主节点（JobTracker）进行协调和控制，它负责任务的分配、监视和故障恢复。计算节点（TaskTracker）负责执行Map和Reduce任务，并将中间结果传输给Reduce任务所在的节点。

问题3：什么是Combiner？它有什么作用？

Combiner是MapReduce框架中的一个可选组件，也称为局部Reducer。它在Map阶段和Reduce阶段之间插入了一个额外的处理步骤。Combiner本质上就是一个小规模的Reducer，其作用是对Map阶段的输出结果进行局部聚合，以减少Map端数据传输量和优化网络带宽使用。

在Map任务计算完成后，Combiner会对Mapper节点产生的中间结果进行合并，并生成新的中间结果。这里需要注意的是，Combiner的逻辑和Reducer的逻辑是相同的，只是Combiner只运行在Map节点上，而不是在Reduce节点上。

Combiner可以起到如下作用

1.减少数据传输：通过对Map阶段的输出结果进行局部聚合，可以减少数据传输量和优化网络带宽使用，从而加快整个计算任务的速度。

2.优化性能：Combiner可以减少中间结果的数量，从而降低整个计算任务的负载，提高系统整体的性能。

注意：使用Combiner不能影响最终的业务逻辑，而且Combiner的输出k-v必须要跟reducer的输入k-v类型要对应。

问题4：Reduce如何获取Map结果集

在MapReduce中，每个节点都会启动一个常驻的HTTP 服务器。其中，HTTP服务器提供了一项服务，即响应Reduce任务对Map数据的请求。Reduce任务通过HTTP协议向各个Map任务发送请求，以获取所需的数据。

当Reduce任务发起HTTP请求来获取Map输出数据时，对应的节点的HTTP服务器会读取相应的Map输出文件，提取出Reduce任务所需的数据，并通过网络流将这些数据传输给Reduce任务。

问题5：介绍下HDFS的心跳机制

Shuffle是MapReduce中的一个重要过程，它涉及到Map端和Reduce端的数据处理和传递。以下是对Shuffle过程的简化概述：

Map端的Shuffle过程包括以下步骤

1.Collect（收集）：每个Map任务将数据以键值对的形式输出到内存中的环形数据结构（Kvbuffer）中。
2.Sort（排序）：对Kvbuffer中的数据按照分区值和键进行升序排序，以便后续处理。
3.Spill（溢写）：当内存缓冲区的数据达到一定阈值时，将部分数据临时写入磁盘文件中。这个过程会创建多个段（segment），每个段对应一个分区。
4.Merge Sort（合并排序）：如果Map任务输出数据量很大，可能会进行多次Spill，那就会产生很多out文件和Index文件，分布在不同的磁盘上。这个时候就需要使用Merge来进行合并。

Reduce端的Shuffle过程包括以下步骤

1.Copy（拷贝）：Reduce任务通过HTTP请求从各个Map任务拖取所需的数据。每个节点都有一个HTTP server，用于响应Reduce请求并将相应的Map输出数据通过网络传输给Reduce。
2.Merge Sort（合并排序）：Reduce端对从Map任务拖取的数据进行合并排序。这个合并过程类似于Map端的排序，将具有相同键的数据进行合并形成一个分组（group）。

总结：Shuffle是MapReduce中数据处理和传递的过程，涉及Map端的数据收集、排序、溢写和合并排序，以及Reduce端的数据拷贝和合并排序。

优化方法：

• 压缩传输数据：在网络传输过程中，使用压缩算法对数据进行压缩，减少网络带宽的占用和传输时间，提高传输效率。

• 减少不必要的排序：并不是所有类型的Reduce需要的数据都是需要排序的。

问题6：MapReduce中的排序有哪几种？

在Map任务和Reduce任务的过程中，会发生三次排序操作，具体过程如下：

1.当Map函数生成输出时，首先将数据写入内存的环形缓冲区。当缓冲区达到设定阈值后，在将数据刷写到磁盘之前，后台线程会对缓冲区的数据进行分区，并在每个分区内进行内部排序。

2.在Map任务完成之前，磁盘上存在多个已经分区并排序的溢写文件，这些文件的大小与缓冲区相同。此时，这些溢写文件将被合并成一个已分区且排序的输出文件。由于溢写文件已经经过第一次排序，因此合并操作只需要进行一次归并排序即可使输出文件整体有序。

3.在Reduce阶段，需要将多个Map任务的输出文件复制到Reduce任务中进行合并。由于经过第二次排序，因此合并操作只需再进行一次归并排序即可使输出文件整体有序。

在这三次排序中第一次是内存缓冲区做的内排序，使用的算法是快速排序，第二次排序和第三次排序都是在文件合并阶段发生的，使用的是归并排序。

问题7：MapReduce中的分区是如何实现的？

在MapReduce中，分区是通过Partitioner（分区器）来实现的。Partitioner是一个函数，它将每个键值对映射到一个特定的分区。这样可以确保具有相同键的键值对被发送到同一个Reducer（归约器）进行处理。分区器的目标是使得不同键的分布尽可能均匀地分散到各个分区中，以便实现并行处理和负载均衡。

分区器的默认实现是基于键的哈希函数。它将键哈希化，并使用哈希值对分区的数量取模，从而确定键值对所属的分区。这样，所有具有相同哈希值的键值对都会被分配到同一个分区。

注：在实际应用中，可以根据需求通过实现Partitioner接口来自定义Partitioner来实现特定的分区逻辑，例如按照某个特定属性进行分区。

问题8：MapReduce中什么时候会出现数据倾斜？你有什么处理思路？

在MapReduce中，数据倾斜是指在Reduce阶段中某些ReduceTask处理的数据比其他ReduceTask多很多，导致这些ReduceTask处理速度变慢，甚至超时或失败，从而影响整个作业的性能。常见的数据倾斜问题包括：

• Key分布不均：在Map阶段中，某些Key出现的次数很多，而其他Key出现的次数很少，导致ReduceTask中某些Task要处理的Key比其他Task多很多，处理负载不均衡。

• 数据量不均：在Map阶段中，某些Mapper处理的数据量比其他Mapper大很多，导致ReduceTask中某些Task要处理的数据比其他Task多很多，处理负载不均衡。

为解决MapReduce中的数据倾斜问题，可以采用以下处理方式：

1.手动增加Reduce Task的数量：当Reduce阶段中出现倾斜时，可以通过手动增加ReduceTask的数量来解决这个问题。增加ReduceTask的数量后，每个Task要处理的数据量就会减少，从而避免了数据倾斜问题。

2.针对倾斜的Key单独处理：在Map阶段中，可以对出现频率较高的Key单独进行处理，将这些Key分散到不同的ReduceTask中，从而避免了数据倾斜问题。

3.使用Combiner：Combiner在Map阶段的输出结果进行小规模的汇总操作，将相同Key的值进行合并后再传递给Reduce，这样可以降低Reduce端需要处理的数据量，从而避免数据倾斜问题。

4.自定义Partitioner：自定义Partition函数，将相同Key的数据分配到不同的Partitions中，避免某些Partitions中的数据过于庞大，导致ReduceTask的负载不均衡。

问题9：MapReduce中为什么要进行数据压缩？有哪些常见的压缩方式？

在MapReduce中进行数据压缩的主要目的是减少磁盘IO和网络传输的数据量，提高作业的性能和效率。通过对MapReduce中的中间数据和输出数据进行压缩，可以减少磁盘空间占用、减少网络带宽的利用率、减少网络传输时间以及减少存储和备份的成本等。

常见的MapReduce数据压缩方式包括：

1.Gzip压缩：Gzip是一种无损压缩方式，处理速度较快并且良好的可移植性，常用于压缩文本数据。Gzip格式的压缩比较高，但需要消耗更多的CPU资源。

2.Bzip2压缩：Bzip2是一种高压缩比的无损压缩方式，通常处理速度比Gzip慢，但压缩比例更高，适合处理大型文本数据。

3.Snappy压缩：Snappy是Google开发的一种快速无损压缩算法，压缩和解压速度都非常快，通常用于压缩二进制数据，如序列化后的对象等数据。

4.LZO压缩：LZO是一种快速的无损压缩方式，通常处理速度比Snappy略慢，但压缩比高于Snappy，适合处理大文件和分布式文件系统中的数据。

问题10：介绍一些常见的MapReduce优化操作

对MapReduce作业进行优化可以提高作业的性能和效率，减少资源消耗。常见的MapReduce优化操作包括以下几个方面：

1.数据压缩：在MapReduce作业中使用数据压缩可以减少磁盘空间占用和磁盘IO开销，提高数据传输效率。

2.合理设置数据切片大小：根据数据的特点和计算资源的可用性，合理设置数据切片的大小。较小的切片可以增加并行度，但会增加任务调度和开销；较大的切片可以减少任务调度和开销，但可能无法充分利用计算资源。需要进行实验和调优来确定最佳的切片大小。

3.Combiner函数的使用：Combiner函数在Map阶段对Map输出进行本地预聚合，可以减少传输到Reducer的数据量，降低网络传输和磁盘IO开销。适当选择合适的Combiner函数可以显著提高作业的性能。

4.增加ReduceTask数量：通过增加ReduceTask的数量，可以提高并行度，加快作业的执行速度。但需要注意，过多的ReduceTask可能会增加任务调度和数据通信的开销，需要进行权衡。

5.资源管理和调优：合理配置和管理计算资源（如内存、CPU等）对MapReduce作业的性能至关重要。根据作业的需求和资源的可用性，进行适当的调优，包括调整内存分配、调整JVM参数等。

问题11：MapReduce如何处理过多小文件？如何处理大文件？

处理过多小文件的方法

• 合并小文件：将多个小文件合并成较大的文件可以减少任务调度和开销，并提高作业的执行效率。可以使用Hadoop提供的CombineFileInputFormat等来完成该任务。或自定义代码来进行文件合并操作。

• 使用SequenceFile：将小文件存储为SequenceFile格式，可以将多个小文件打包为一个大文件，以减少文件数量。SequenceFile是一种二进制文件格式，可以有效地存储和处理大量的小文件。

处理大文件的方法

• 适当调整数据切片大小：对于大文件，较大的数据切片可以提高任务的并行度，充分利用计算资源。可以通过适当增加mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize参数的值来调整数据切片的大小。

• 考虑使用压缩：对于大文件，可以考虑使用数据压缩来减少磁盘空间占用和数据传输的带宽。适合的压缩算法和压缩参数选择可以根据数据的特点和需求来确定。

问题12：MapReduce和Spark有什么区别？

MapReduce和Spark都是用于大规模数据处理的分布式计算框架，二者有以下几个方面的区别：

1.内存使用：MapReduce中数据的处理主要依赖于磁盘IO，而Spark则利用内存更多的存储和计算数据。因此，在处理需要频繁访问内存的任务时，Spark拥有更高的性能。

2.数据处理方式：MapReduce将数据处理分为Map和Reduce两个阶段，并且在Map和Reduce之间必须完成一次全局排序。而Spark的数据处理被组织成一系列的DAG（有向无环图），在这样的结构下，每个节点代表的操作是在内存中执行的。

3.数据持久化：MapReduce与Hadoop分布式文件系统HDFS集成，所有数据都存储在HDFS上，不易受到损坏。而Spark的机制允许将数据缓存在内存中以供重用，但这也增加了数据丢失或损坏的风险。

4.接口：MapReduce通常使用Java编写，而Spark支持多种语言接口包括Java、Scala和Python等。Spark提供SQL、流处理、机器学习和图形处理等高级API，使得应用程序开发变得更加简单。

5.实时计算：Spark在实时计算方面优于MapReduce。Spark的DStream API可以分析流数据，实现流处理。而MapReduce需要结束任务才能开始计算下一个作业。

4 Yarn部分

问题1：介绍下Yarn框架及其作用

YARN是Apache Hadoop的核心组件之一，用于集群资源的管理和任务调度。YARN的出现主要是为了解决早期Hadoop版本中JobTracker的性能瓶颈和可伸缩性问题。

YARN的框架由两个核心组件组成：资源管理器（ResourceManager）和应用程序管理器（ApplicationMaster），它们共同工作以实现高效的资源管理和任务调度。

1.ResourceManager（资源管理器）：ResourceManager负责整个Hadoop集群的资源分配和管理。它接收来自各个节点的资源申请，并决定如何分配这些资源给不同的应用程序。ResourceManager还负责监控集群中的资源使用情况，并在需要时重新分配资源以提高资源利用率。

2.ApplicationMaster（应用程序管理器）：每个运行在YARN上的应用程序都有一个对应的ApplicationMaster，负责该应用程序的任务调度和资源管理。当一个应用程序需要执行任务时，它会向ResourceManager申请资源，并启动一个ApplicationMaster来协调任务的执行。ApplicationMaster负责与ResourceManager通信，获取分配给应用程序的资源，并将任务分配给集群的节点上的容器进行执行。

YARN的作用主要有以下几个方面：

1.高效的资源调度：YARN通过从集群中的节点池中分配资源，实现了更加灵活和高效的资源调度。每个应用程序可以根据自身的需求申请所需的资源，并在任务执行完成后释放这些资源，提高整体的资源利用率。

2.多种计算框架支持：YARN不仅支持Hadoop MapReduce计算框架，还可以作为底层资源管理框架来支持其他计算框架（如Apache Spark、Apache Flink等）。这使得用户可以在同- 一集群上运行多种计算工作负载，提高资源的复用性和集群的利用率。

3.高可靠性和可扩展性：通过将资源管理和任务调度分离，YARN实现了更好的可扩展性和高可靠性。ResourceManager和ApplicationMaster的分离使得系统可以根据需要增加或减少资源管理器和应用程序管理器的数量，以适应不同规模的集群和任务需求。

4.支持多租户和多应用程序：YARN支持在同一个集群上同时运行多个应用程序，并为每个应用程序提供资源独立性和隔离性。这使得用户可以共享同一集群的资源，提高集群的利用率，同时保证各个应用程序之间的资源不互相干扰。

问题2：介绍下Yarn的任务提交流程

Hadoop中Yarn的任务提交流程如下：

1）向YARN提交应用程序，并指定ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令和用户程序。

2）ResourceManager为该应用程序分配Container，并与对应的NodeManager进行通信，要求在该Container中启动应用程序的ApplicationMaster。

3）ApplicationMaster向ResourceManager注册，并将自身拆分为内部的子任务。它为每个子任务申请资源，并监控它们的运行状态，直到任务全部完成。

4）ApplicationMaster使用轮询方式向ResourceManager申请和领取资源。

5）ResourceManager为ApplicationMaster分配资源，以Container的形式返回。

6）ApplicationMaster与相应的NodeManager通信，要求NodeManager启动任务。

7）NodeManager为任务设置合适的运行环境，将任务启动命令写入脚本，并通过运行该脚本来启动任务。

8）各个任务定期向ApplicationMaster汇报自己的状态和进度，以便在任务失败时重新启动任务。

9）应用程序完成后，ApplicationMaster向ResourceManager注销并关闭自身。

问题3：Yarn支持哪些调度（Schedule）？

YARN支持多种调度器（Scheduler），包括以下三种常见的调度器：

1.Capacity Scheduler：容量调度器是YARN的默认调度器，它支持将集群资源划分为多个队列，并为每个队列分配一定比例的资源容量。根据队列的优先级和资源需求，容量调度器决定如何分配资源给不同的应用程序。如果某个队列没有使用其全部容量，剩余的资源可以自动分配给其他队列。这使得容量调度器适合多租户环境，可以有效地共享和管理集群资源。

2.Fair Scheduler：公平调度器根据应用程序的公平性原则来分配资源。它将集群资源按照时间片（Fair Share）的方式分配给不同的应用程序，确保每个应用程序都有公平的机会获得资源。如果有多个应用程序要求资源，调度器会尽量均匀地分配资源，避免某个应用程序长期占用过多的资源。公平调度器还支持配置权重和优先级，以满足不同应用程序的需求。

3.FIFO Scheduler：FIFO Scheduler把应用按提交的顺序排成一个队列，先进先出，在进行资源分配的时候，先给队列中最头上的应用进行分配资源，待最头上的应用需求满足后再给下一个分配，以此类推。

但它的缺点是大的应用可能会占用所有集群资源，这就导致其它应用被阻塞。在共享集群中，更适合采用Capacity Scheduler或Fair Scheduler，这两个调度器都允许大任务和小任务在提交的同时获得一定的系统资源。

此外，除了以上三种调度器，YARN还支持自定义调度器，允许用户根据特定需求开发和使用自己的调度算法。用户可以基于YARN提供的调度器接口，实现自定义的调度逻辑，并将其配置为YARN的调度器。这样可以根据具体的业务场景和应用需求，灵活地对资源进行调度和分配。

问题4：介绍下Yarn的容错机制

YARN是Hadoop生态系统中的资源调度框架，具备多个容错机制来确保集群的稳定运行。以下是YARN的主要容错机制：

1）ResourceManager的容错：ResourceManager是YARN集群中的主要调度和资源管理器。为了保证其高可用性，YARN提供了ResourceManager的容错机制。通过使用ZooKeeper实现的Active-Standby模式，可以将ResourceManager配置为主备模式，当主要的ResourceManager节点出现故障时，系统会自动切换到备用节点上，从而保证资源调度和管理的连续性。

2）ApplicationMaster的容错：在YARN中，每个应用程序都有一个对应的ApplicationMaster来管理和监控任务的执行。YARN提供了ApplicationMaster的容错机制，确保应用程序在出现故障或异常情况下能够继续执行。如果ApplicationMaster节点发生故障，YARN会自动重新分配一个新的节点，并将正在执行的任务迁移到新的节点上，从而实现容错和任务恢复。

3）NodeManager的容错：NodeManager会定期发送心跳以维持通信。如果某个组件长时间没有收到心跳，则会认为该组件出现故障。ResourceManager 会自动检测到节点的失效，并将其上面的Container状态置为失败，最后告诉对应的ApplicationMaster，以决定如何处理这些Container中运行的任务。

问题5：Spark on Yarn 和Hadoop on Yarn有什么区别？

Spark on YARN和Hadoop中的YARN是两个不同的概念，虽然它们都与YARN相关，但在功能和使用方式上有所区别。

1.Spark on YARN：Spark on YARN是指在YARN资源管理框架上运行Apache Spark的一种方式。Spark on YARN允许将Spark作为一个应用程序提交给YARN集群进行资源调度和管理。Spark应用程序通过YARN的资源管理器（ResourceManager）向集群请求所需的资源，并由YARN的应用程序主管（ApplicationMaster）进行任务的调度和监控。通过将Spark on YARN与其他基于YARN的应用程序共享集群资源，可以更有效地利用集群资源，实现资源共享和多任务调度。

2.Hadoop中的YARN：Hadoop中的YARN是一个用于大数据集群上的资源调度和管理框架。YARN作为Hadoop生态系统的一部分，负责处理不同类型的应用程序对集群资源的请求，以及任务的调度、监控和容错。YARN将集群资源划分为容器（Container），根据应用程序的需求将容器分配给不同的任务执行单元，如MapReduce任务、Spark任务等。YARN还提供了资源管理器（ResourceManager）和应用程序主管（ApplicationMaster）等关键组件来执行资源调度和任务管理。