Hadoop 面试题总结(一)
1、集群的最主要瓶颈是：磁盘IO
面对大数据，读取数据需要经过IO，这里可以把IO理解为水的管道。管道越大越强，我们对于T级的数据读取就越快。所以IO的好坏，直接影响了集群对于数据的处理。
下面详细介绍IO
读/写IO
磁盘控制器向磁盘发出一次读/写指令，给出开始扇区的地址和向后连续读/写的扇区的个数。读/写IO是一次IO，操作的扇区编号必须是连续的，如过上层文件系统的IO请求是多个不连续的扇区，将会被磁盘控制器拆分成多个读/写IO来执行。（层次模型是理解一个系统最重要的思想，层次模型从底层到高层是一个化繁为简的过程，低层模块把复杂封装，向上层提供简易的使用接口；从高层到底层是一个逐层细分，逐层细化的过程。各层之间逻辑内聚，通过协议通讯降低耦合。文件系统层的一次IO会被磁盘存储层拆分成多次IO执行，不同层次之间的一次IO概念是不同的。）
大/小块IO
小块IO：指一次读/写IO操作的连续扇区数目较小；
大块IO： 指一次读/写IO操作的连续扇区数目较大；
大块和小块并没有明确区分。
连续随机IO
连续IO：指两次不同的读/写IO，前一次的结束地址与后一次的起始地址相差不大；
随机IO： 指两次不同的读/写IO，前一次的结束地址与后一次的起始地址相差很大；
顺序/并发IO
顺序IO：指磁盘控制器必须在一次IO指令完成后才能进行下一个IO指令，指令的执行是顺序的，同步的。对于单磁盘的存储系统，所用的IO都是顺序IO；
并发IO：并发IO是针对多磁盘的存储系统而言的， 指磁盘控制器在发出一次IO指令后，检查下一个IO指令，如果不是操作的磁盘不是正在进行的磁盘，就可以进行下一个IO指令，指令的执行是顺序的，异步的。
持续/间断IO
稳定/突发IO
实/虚IO
实IO：IO请求中包含对应实际数据的地址，读/写了扇区的数据；
虚IO：非实体数据的IO请求，只是请求一些状态信息，元数据等；
IO并发几率
书上的描述：单盘，IO并发几率为0，因为一块磁盘同时只可以进行一次IO。对于raid0，2块盘情况下，条带深度比较大的时候（条带太小不能并发IO，下面会讲到），并发2个IO的几率为1/2。其他情况请自行运算。
个人理解：磁盘的IO并发是指磁盘控制器处理IO请求时是否能并发的执行，而不需要等待上一个IO请求执行结束再执行下一个IO请求。单盘的存储系统肯定是不能并发处理IO的，多盘存储系统在IO请求只占用了部分磁盘的时候能并发的处理IO请求。至于并发几率是怎么算的还没搞明白。
IOPS
设t=磁盘控制器完成一次IO所需要的时间。则t=寻道时间+旋转延迟+数据传输时间；IOPS=IO并发系数/t. (IO并发系数暂时还没有找到解释，用the concurrent coefficient of IO去google也没找到…）
每秒IO吞吐量
每秒处理IO的大小，等于IOPS*平均IOSIZE。而IOSIZE的大小与磁头的读写速度有关。
参考链接：
https://www.aboutyun.com//forum.php/?mod=viewthread&tid=6874
https://www.aboutyun.com//forum.php/?mod=viewthread&tid=6802
2、Hadoop运行模式：
单机版：无需任何守护进程，所有的程序都运行在同一个JVM上执行。在独立模式下调试MR程序非常高效方便。所以一般该模式主要是在学习或者开发阶段调试使用 。
伪分布式模式：Hadoop守护进程运行在本地机器上，模拟一个小规模的集群，换句话说，可以配置一台机器的Hadoop集群,伪分布式是完全分布式的一个特例。
完全分布式模式：Hadoop守护进程运行在一个集群上。
3、Hadoop生态圈的组件并做简要描述
1）Zookeeper：是一个开源的分布式应用程序协调服务,基于zookeeper可以实现同步服务，配置维护，命名服务。
2）Flume：一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。
3）Hbase：是一个分布式的、面向列的开源数据库, 利用Hadoop HDFS作为其存储系统。
4）Hive：基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据档映射为一张数据库表，并提供简单的sql 查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。
5）Sqoop：将一个关系型数据库中的数据导进到Hadoop的 HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
4、解释“hadoop”和“hadoop 生态系统”两个概念
Hadoop是指Hadoop框架本身；hadoop生态系统，不仅包含hadoop，还包括保证hadoop框架正常高效运行其他框架，比如zookeeper、Flume、Hbase、Hive、Sqoop等辅助框架。
5、 请列出正常工作的Hadoop集群中Hadoop都分别需要启动哪些进程，它们的作用分别是什么?
1）NameNode：它是hadoop中的主服务器，管理文件系统名称空间和对集群中存储的文件的访问，保存有metadate。
2）SecondaryNameNode：它不是namenode的冗余守护进程，而是提供周期检查点和清理任务。帮助NN合并editslog，减少NN启动时间。
3）DataNode：它负责管理连接到节点的存储（一个集群中可以有多个节点）。每个存储数据的节点运行一个datanode守护进程。
4）ResourceManager（JobTracker）：JobTracker负责调度DataNode上的工作。每个DataNode有一个TaskTracker，它们执行实际工作。
5）NodeManager：（TaskTracker）执行任务
6）DFSZKFailoverController：高可用时它负责监控NN的状态，并及时的把状态信息写入ZK。它通过一个独立线程周期性的调用NN上的一个特定接口来获 取NN的健康状态。FC也有选择谁作为Active NN的权利，因为最多只有两个节点，目前选择策略还比较简单（先到先得，轮换）。
7）JournalNode：高可用情况下存放namenode的editlog文件.
6、 HDFS 中的 block 默认保存几份？
默认保存3份
7、HDFS 默认 BlockSize 是多大？
从Hadoop 2.x 开始，默认128MB。
8、负责HDFS数据存储的是哪一部分？
DataNode负责数据存储
9、SecondaryNameNode的目的是什么？
它的目的使帮助NameNode合并编辑日志，减少NameNode 启动时间
10、文件大小设置，增大有什么影响？
HDFS中的文件在物理上是分块存储（block），块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定，默认大小在hadoop2.x版本中是128M，老版本中是64M。
思考：为什么块的大小不能设置的太小，也不能设置的太大？
HDFS的块比磁盘的块大，其目的是为了最小化寻址开销。如果块设置得足够大，从磁盘传输数据的时间会明显大于定位这个块开始位置所需的时间。因而，传输一个由多个块组成的文件的时间取决于磁盘传输速率。
如果寻址时间约为10ms，而传输速率为100MB/s，为了使寻址时间仅占传输时间的1%，我们要将块大小设置约为100MB。默认的块大小128MB。
11、hadoop的块大小，从哪个版本开始是128M？
Hadoop1.x都是64M，hadoop2.x开始都是128M。
12、HDFS的存储机制（☆☆☆☆☆）
HDFS存储机制，包括HDFS的写入数据过程和读取数据过程两部分
HDFS写数据过程
- 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，父目录是否存在。
- NameNode返回是否可以上传。
- 客户端请求第一个 block上传到哪几个datanode服务器上。
- NameNode返回3个datanode节点，分别为dn1、dn2、dn3。
- 客户端通过FSDataOutputStream模块请求dn1上传数据，dn1收到请求会继续调用dn2，然后dn2调用dn3，将这个通信管道建立完成。
- dn1、dn2、dn3逐级应答客户端。
- 客户端开始往dn1上传第一个block（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存），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。（重复执行3-7步）。
HDFS读数据过程
- 客户端通过Distributed FileSystem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。
- 挑选一台DataNode（就近原则，然后随机）服务器，请求读取数据。
- 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）。
- 客户端以packet为单位接收，先在本地缓存，然后写入目标文件。
13、secondary namenode工作机制（☆☆☆☆☆）
1）第一阶段：NameNode启动
（1）第一次启动NameNode格式化后，创建fsimage和edits文件。如果不是第一次启动，直接加载编辑日志和镜像文件到内存。
（2）客户端对元数据进行增删改的请求。
（3）NameNode记录操作日志，更新滚动日志。
（4）NameNode在内存中对数据进行增删改查。
2）第二阶段：Secondary NameNode工作
（1）Secondary NameNode询问NameNode是否需要checkpoint。直接带回NameNode是否检查结果。
（2）请求执行checkpoint。
（3）NameNode滚动正在写的edits日志。
（4）先将滚动前的编辑日志和镜像文件拷贝到Secondary NameNode。
（5）Secondary NameNode加载编辑日志和镜像文件到内存，并合并。
（6）生成新的镜像文件fsimage.chkpoint。
（7）拷贝fsimage.chkpoint到NameNode。
（8）NameNode将fsimage.chkpoint重新命名成fsimage。
14、NameNode与SecondaryNameNode 的区别与联系？（☆☆☆☆☆）
区别：
（1）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。
（2）SecondaryNameNode主要用于定期合并命名空间镜像和命名空间镜像的编辑日志。
联系：
（1）SecondaryNameNode中保存了一份和namenode一致的镜像文件（fsimage）和编辑日志（edits）。
（2）在主namenode发生故障时（假设没有及时备份数据），可以从SecondaryNameNode恢复数据。
15、HDFS组成架构（☆☆☆☆☆）
架构主要由四个部分组成，分别为HDFS Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode。下面我们分别介绍这四个组成部分。
1）Client：就是客户端。
（1）文件切分。文件上传HDFS的时候，Client将文件切分成一个一个的Block，然后进行存储；
（2）与NameNode交互，获取文件的位置信息；
（3）与DataNode交互，读取或者写入数据；
（4）Client提供一些命令来管理HDFS，比如启动或者关闭HDFS；
（5）Client可以通过一些命令来访问HDFS；
2）NameNode：就是Master，它是一个主管、管理者。
（1）管理HDFS的名称空间；
（2）管理数据块（Block）映射信息；
（3）配置副本策略；
（4）处理客户端读写请求。
3） DataNode：就是Slave。NameNode下达命令，DataNode执行实际的操作。
（1）存储实际的数据块；
（2）执行数据块的读/写操作。
4） Secondary NameNode：并非NameNode的热备。当NameNode挂掉的时候，它并不能马上替换NameNode并提供服务。
（1）辅助NameNode，分担其工作量；
（2）定期合并Fsimage和Edits，并推送给NameNode；
（3）在紧急情况下，可辅助恢复NameNode。
16、HAnamenode如何工作? （☆☆☆☆☆）
ZKFailoverController主要职责
1）健康监测：周期性的向它监控的NN发送健康探测命令，从而来确定某个NameNode是否处于健康状态，如果机器宕机，心跳失败，那么zkfc就会标记它处于一个不健康的状态。
2）会话管理：如果NN是健康的，zkfc就会在zookeeper中保持一个打开的会话，如果NameNode同时还是Active状态的，那么zkfc还会在Zookeeper中占有一个类型为短暂类型的znode，当这个NN挂掉时，这个znode将会被删除，然后备用的NN，将会得到这把锁，升级为主NN，同时标记状态为Active。
3）当宕机的NN新启动时，它会再次注册zookeper，发现已经有znode锁了，便会自动变为Standby状态，如此往复循环，保证高可靠，需要注意，目前仅仅支持最多配置2个NN。
4）master选举：如上所述，通过在zookeeper中维持一个短暂类型的znode，来实现抢占式的锁机制，从而判断那个NameNode为Active状态
