∏∏∏首先在文章的开头先慰问一下我床头的申婷婷，希望它能够好好看一看我自己写的博客，能让他未来有一个好的归宿。

Begin~~~~ 开始前放一个我喜欢的小姐姐，养养眼再开始学习 

什么是Hadoop？

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。主要包括三部分内容：Hdfs，MapReduce，Yarn

Hadoop在广义上指一个生态圈，泛指大数据技术相关的开源组件或产品，如HBase，Hive，Spark，Zookeeper，Kafka，flume…

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在面试题开始前我们先对hadoop中的组成部分做一个简单的了解

Hdfs

作用：hadoop中的存储系统，用于存储文件

MapRdeuce

是hadoop的核心，计算系统

yarn

作用：资源调度器

以下为hadoop启动后有哪些进程？

 NameNode 名称节点

管理文件系统的命名空间，记录每个文件中各个块所在的数据节点信息

作用：1.管理DataNode，维护所有的文件和目录。

           2.记录每个文件所在的数据节点信息，但并不永久保存。

DataNode 数据节点

作用：1.存储并检索数据块，受客户端或namenode调度

           2.定期向namenode发送所存储的块的信息

ResourceManger 资源管理器

作用：1.管理集群上资源（HDFS存储的数据）的使用

NodeManger 节点管理器

作用：运行在集群中所有节点上能够启动和监控容器

能简单介绍Hadoop1.0，2.0，3.0的区别吗？

其实我们现在用的是2.7.2版本，还是比较落后的，为了对hadoop的历史做一个更全的认识，就去了解了一下以往的版本和现在的差异：

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。在Hadoop1.0中容易导致单点故障，拓展性差，性能低，支持编程模型单一的问题。

Hadoop2.0即为克服Hadoop1.0中的不足，提出了以下关键特性：yarn是大佬

Yarn：它是Hadoop2.0引入的一个全新的通用资源管理系统，完全代替了Hadoop1.0中的JobTracker。在MRv1 中的 JobTracker 资源管理和作业跟踪的功能被抽象为 ResourceManager 和 AppMaster 两个组件。Yarn 还支持多种应用程序和框架，提供统一的资源调度和管理功能
NameNode 单点故障得以解决：Hadoop2.2.0 同时解决了 NameNode 单点故障问题和内存受限问题，并提供 NFS，QJM 和 Zookeeper 三种可选的共享存储系统
HDFS 快照：指 HDFS（或子系统）在某一时刻的只读镜像，该只读镜像对于防止数据误删、丢失等是非常重要的。例如，管理员可定时为重要文件或目录做快照，当发生了数据误删或者丢失的现象时，管理员可以将这个数据快照作为恢复数据的依据
支持Windows 操作系统：Hadoop 2.2.0 版本的一个重大改进就是开始支持 Windows 操作系统
Append：新版本的 Hadoop 引入了对文件的追加操作
        同时，新版本的Hadoop对于HDFS做了两个非常重要的增强，分别是支持异构的存储层次和通过数据节点为存储在HDFS中的数据提供内存缓冲功能

相比于hadoop2.0的话，3.0增加的东西我都没见过也没用过，不过也先放上吧，玩意以后有用呢，有想了解的小伙伴可以专项的去了解。在这里我就不多赘述了……

HDFS可擦除编码：这项技术使HDFS在不降低可靠性的前提下节省了很大一部分存储空间
多NameNode支持：在Hadoop3.0中，新增了对多NameNode的支持。当然，处于Active状态的NameNode实例必须只有一个。也就是说，从Hadoop3.0开始，在同一个集群中，支持一个 ActiveNameNode 和 多个 StandbyNameNode 的部署方式。
MR Native Task优化
Yarn基于cgroup 的内存和磁盘 I/O 隔离
Yarn container resizing

介绍一下HDFS读写流程

     这个问题我还是比较基础的，就用自己的话稍微的做了以下总结，但是最重要的还是能把图放心中，一图在手，面试无有，文字的话毕竟还是会忘记

读流程

• 客户端向namenode请求下载文件，namenode通过查询元数据，找到文件块所在的datanode
• 挑选一台datanode（就近原则，然后随机）服务器
• datanode开始传输数据给客户端
• 客户端以packet为单位接受，先在本地缓存，然后写入目标文件

写流程

写流程

• 1.客户端请求向namenode请求上传文件，namenode检查目标文件是否已经存在
• namenode返回是否可以上传
• 客户端请求第一个block上传到哪几个datanade服务器上
• namenode返回3个datanode节点，分别为dn1、dn2、dn3
• 客户端请求dn1上传数据，dn1收到请求会继续调用dn2、dn3，将这个通道建立完成
• dn1、dn2、dn3逐级应答客户端
• 客户端开始往dn1上传第一个block，以packet为单位，dn1收到一个packet就会传给dn2，dn2传给dn3；dn1每传一个packet会放入一个应答队列等待应答。
• 当一个block传输完成之后，客户端再次请求namenode上传第二个block的服务器

HDFS的架构

HDFS集群包括，NameNode和DataNode以及Secondary Namenode

• NameNode负责管理整个文件系统的元数据，以及每一个路径（文件）所对应的数据块信息。
• DataNode 负责管理用户的文件数据块，每一个数据块都可以在多个datanode上存储多个副本。
• Secondary NameNode用来监控HDFS状态的辅助后台程序，每隔一段时间获取HDFS元数据的快照。最主要作用是辅助namenode管理元数据信息

Yarn的工作流程Yarn的组件主要包括:

ResourceManager : 资源管理

Application Master : 任务调度

NodeManager : 节点管理,负责执行任务

• 用户向Yarn中提交一个MR(MapReduce)任务,由ResourceManager中的Applications Manager接收
• Applications Manager负责资源的分配, 根据任务计算出所需要的资源,如cpu资源和内存资源,将这些资源封装成Container
• Applications Manager将任务和Container发送给Resource Scheduler(资源调度器)
• Resource Scheduler将任务和Container分配给Application Master, 由Application Master进行二次划分, 将任务分解成MapTask和2ReduceTask
• Application Master将MapTask和ReduceTask分配给NodeManager,三个NodeManager随机接收到MapTask或者ReduceTask , 由NodeManager负责任务的执行
• 注意,Application Master会对NodeManager的任务完成情况进行监控, 而Applications Manager会对NodeManager的任务资源使用情况进行监控.
• 如果NodeManager上的任务执行成功,会把成功信息发送给Application Master和Applications Manager, 然后Applications Manager会进行资源的回收.
• 如果NodeManager上的任务执行失败,会把失败信息发送给Application Master和Applications Manager, 然后Applications Manager仍然会进行资源的回收. 此时Application Master会向Applications Manager申请资源, 重新将这个任务分配给这个NodeManager , 循环往复, 直到任务执行成功.

虽然文字看上去挺多的，但是特别好理解，搞清楚其中的组件是什么作用就不难啦

介绍一下MapReduce的Shuffle过程

关于Shuffle的理解我有另外一篇博客做了详细的描述，去看吧……见谅

小伙子，你似乎对hadoop挺了解啊，那你给我说说hadoop的优化，心中想：我就不信我难不住你了~~！！

来啊，兵来将挡水来土掩，谁怕谁啊！！

 1）HDFS小文件影响

• 影响NameNode的寿命，因为文件元数据存储在NameNode的内存中
• 影响计算引擎的任务数量，比如每个小的文件都会生成一个Map任务

2）数据输入小文件处理

• 合并小文件：对小文件进行归档（Har）、自定义Inputformat将小文件存储成SequenceFile文件。
• 采用ConbinFileInputFormat来作为输入，解决输入端大量小文件场景
• 对于大量小文件Job，可以开启JVM重用

3）Map阶段

• 增大环形缓冲区大小。由100m扩大到200m
• 增大环形缓冲区溢写的比例。由80%扩大到90%
• 减少对溢写文件的merge次数。（10个文件，一次20个merge）
• 不影响实际业务的前提下，采用Combiner提前合并，减少 I/O

4）Reduce阶段

合理设置Map和Reduce数：两个都不能设置太少，也不能设置太多。太少，会导致Task等待，延长处理时间；太多，会导致 Map、Reduce任务间竞争资源，造成处理超时等错误。
设置Map、Reduce共存：调整 slowstart.completedmaps 参数，使Map运行到一定程度后，Reduce也开始运行，减少Reduce的等待时间
规避使用Reduce，因为Reduce在用于连接数据集的时候将会产生大量的网络消耗。
增加每个Reduce去Map中拿数据的并行数
集群性能可以的前提下，增大Reduce端存储数据内存的大小

5) IO 传输

• 采用数据压缩的方式，减少网络IO的的时间
• 使用SequenceFile二进制文件

你是怎么处理Hadoop宕机的问题的?

      重启啊！！你这不是废话吗，问的都是什么牛马问题，没完没了了~~能这么说吗？不能，除非你觉着有什么不可抗力的因素产生，否则还是好好思考一下吧

        如果MR造成系统宕机。此时要控制Yarn同时运行的任务数，和每个任务申请的最大内存。调整参数：yarn.scheduler.maximum-allocation-mb（单个任务可申请的最多物理内存量，默认是8192MB）。

 如果写入文件过量造成NameNode宕机。那么调高Kafka的存储大小，控制从Kafka到HDFS的写入速度。高峰期的时候用Kafka进行缓存，高峰期过去数据同步会自动跟上。

本次就暂时先总结这么多吧，循序渐进。希望大家能够一键三连，感谢，感谢~~

在结尾，为了首尾呼应，再附上一张小姐姐的照片，结束一段美好的学习周期~~~

最后

以上就是等待百褶裙为你收集整理的Hadoop相关面试题什么是Hadoop？介绍一下HDFS读写流程的全部内容，希望文章能够帮你解决Hadoop相关面试题什么是Hadoop？介绍一下HDFS读写流程所遇到的程序开发问题。

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