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标题: 华为面试题及答案——大数据 [打印本页]

作者: 石小疯 时间: 2024-8-25 21:28
标题: 华为面试题及答案——大数据

（1）namenode内存满了，怎样进行扩容，调什么参数。

1. 增长 NameNode 的内存

在 hadoop-env.sh 文件中，可以增长 JVM 分配给 NameNode 的内存。通常是在 HADOOP_NAMENODE_OPTS 中增长 -Xmx 参数来增长最大堆内存。

export HADOOP_NAMENODE_OPTS="-Xmx8g -Xms4g ${HADOOP_NAMENODE_OPTS}"

将上面的 8g 和 4g 更换为适合你体系的值。

2. 启用 NameNode 高可用 (High Availability)

启用高可用配置，可以将元数据分布到多个 NameNode 上，从而淘汰单个 NameNode 的内存压力。

3. 优化 Hadoop 配置参数

以下参数可以优化 NameNode 的内存使用：

dfs.namenode.handler.count：设置 NameNode 的 RPC handler 数量。增大这个值可以提高并发处理能力。
dfs.namenode.name.dir：确保 NameNode 的元数据存储在高性能的磁盘上。
dfs.datanode.handler.count：增长 DataNode 的 handler 数量，可能间接淘汰 NameNode 的压力。

4. 监控和清算文件体系元数据

定期监控和清算文件体系中的无用数据（比方过期的 HDFS 快照，旧的或不必要的文件和目次），以淘汰 NameNode 需要管理的元数据量。

5. 增长硬件资源

如果上述方法无法办理问题，可以考虑增长 NameNode 的物理内存，或升级服务器硬件。

（2）linux下令怎么查看mr任务的jobid

使用YARN下令行工具：yarn application -list
通过Hadoop JobHistory页面查看
通过Hadoop Job UI查看
通过下令行工具查看Job状态：mapred job -list

（3）kafka消费者消费数据的流程，细节到进程和线程这一层。

Kafka消费者消费数据的流程涉及从应用程序级别到Kafka Broker的多个层次，包括消费者组的管理、分区的分配、消息的拉取和处理。在进程和线程层面，消费者通常会以多线程模式运行，每个消费者实例内部有多个消费者线程，每个线程负责处理一个或多个分区的消息，以实现并发处理和高吞吐量。
（4）生产中遇到过哪些OM的环境，怎么办理

在软件开发和IT运维中，"OM"通常指的是"Operation Management"，即运维管理的缩写。在这个上下文中，通常会遇到各种与运维相干的问题或环境。以下是一些常见的OM环境以及相应的办理方法：

1. 体系监控告警

环境形貌： 接收到体系监控平台（如Zabbix、Nagios等）发送的告警，指示体系或服务出现异常或性能问题。
办理方法：
- 实时相应： 确认告警内容和严重性，迅速相应并处理问题。
- 故障排查： 分析告警日记和监控数据，定位问题根源。
- 修复和恢复： 针对具体问题接纳相应的修复步伐，确保体系恢复正常运行。

2. 体系性能问题

环境形貌： 用户反馈体系相应变慢或服务性能下降。
办理方法&#

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