Part1：Hadoop、Hive、Spark关系概览
1、MapReduce on Hadoop 和spark都是数据计算框架，一般以为spark的速度比MR快2-3倍。
2、mapreduce是数据计算的过程，map将一个使命分成多个小使命，reduce的部门将结果汇总之后返回。
3、HIve中有metastore存储结构化信息，另有实行引擎将sql翻译成mapreduce，再把加工结果返回给用户。
Part2:十道Hadoop相关的题目
一、Hadoop生态系统简介:请简要形貌Hadoop的核心组件及其作用。
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，专门用于存储和处理大规模数据集（通常从TB到PB级别）。Hadoop的核心头脑是分布式存储和分布式计算，通过将数据和计算使命分散到多个节点上，实现高性能和高容错性。
其核心组件包括HDFS、mapreduce、TARN.
（1）HDFS（Hadoop Distributed File System）
- 作用：HDFS是Hadoop的分布式文件系统，用于存储海量数据。
- 特点：
- 数据被分割成多个块（默认128MB或256MB），并分布存储在不同的节点上。
- 具有高容错性，数据会主动复制多份（默认3份）存储在不同的节点上。
- 关键角色：
- NameNode：管理文件系统的元数据（如文件目次结构、块的位置等）。
- DataNode：存储现实的数据块。
（2）MapReduce
- 作用：MapReduce是Hadoop的分布式计算框架(the same with Hadoop)，用于处理大规模数据集。
- 工作原理：
- Map阶段：将输入数据分割成小块，并行处理并天生中央结果（键值对）。
- Reduce阶段：对Map阶段的中央结果举行汇总和计算，天生终极结果。
- 特点：
- 适合批处理使命，但不适合实时计算(因为mapreduce的机制)。
（3）YARN（Yet Another Resource Negotiator）
- 作用：YARN是Hadoop的资源管理系统，负责集群资源的调度和使命管理。
- 特点：
- 将资源管理和使命调度分离，支持多种计算框架（如MapReduce、Spark等）。
- 提高了集群的利用率和机动性。
二、Hadoop的工作流程
1. 数据存储：
数据被上传到HDFS，分割成多个块并分布存储在不同的DataNode，NameNode记载文件的元数据和块的位置信息。
2. 数据处理：
用户提交一个MapReduce使命：YARN负责分配资源，启动Map使命和Reduce使命，Map使命读取HDFS上的数据，天生中央结果，Reduce使命对中央结果举行汇总，天生终极结果并写回HDFS。
三、HDFS：表明HDFS的架构，说明NameNode和DataNode的作用。
HDFS是Hadoop的核心组件，存储和管理大规模数据，具有高容错性和高吞吐量的特点。其架构接纳主从模式，主要包括以下组件：
1. NameNode（主节点）
作用：
元数据管理：存储文件系统的元数据，如文件名、目次结构、文件块位置等。
协调客户端访问：处理客户端的读写请求，并协调DataNode的操作。
特点：
单点故障：NameNode是单点，故障会导致整个系统不可用。Hadoop 2.0通过备用NameNode解决这一问题。
内存存储：元数据存储在内存中，以加快访问速度。
2. DataNode（从节点）
作用：
数据存储：现实存储文件数据，文件被分割成多个块（默认128MB），并在多个DataNode上复制（默认3份）以实现容错。
数据块管理：负责数据块的创建、删除和复制，并定期向NameNode报告状态。
特点：
分布式存储：数据块分布在多个DataNode上，提供高吞吐量和容错性。
当地存储：数据块存储在当地文件系统中。
3. Secondary NameNode（辅助NameNode）
作用：
辅助NameNode：定期合并NameNode的编辑日记和镜像文件，淘汰NameNode的启动时间。
非备用NameNode：它不是NameNode的备用节点，不能直接接受NameNode的工作。
总结
NameNode：负责管理元数据和协调客户端访问，是HDFS的核心。
DataNode：负责现实数据存储和块管理，分布在多个节点上以提供高吞吐量和容错性。
Secondary NameNode：辅助NameNode举行元数据管理，但不提供故障切换功能。
四、HDFS的工作流程
1. 文件写入：
客户端向NameNode请求写入文件；NameNode分配DataNode并返回其列表；客户端将数据写入第一个DataNode，该节点再将数据复制到其他DataNode。
2. 文件读取：
客户端向NameNode请求读取文件；NameNode返回存储该文件块的DataNode列表；客户端直接从DataNode读取数据。
3. 容错与复制：
每个数据块默认复制3份，存储在不同DataNode上；如果某个DataNode失效，NameNode会检测到并将数据块复制到其他节点。
五、MapReduce：形貌其工作流程，并表明Mapper和Reducer作用。
MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模子，由Google提出，主要用于分布式计算。它将使命分解为两个主要阶段：Map和Reduce。
工作流程
1. 输入分片（Input Splitting）：
输入数据被划分为多个分片（splits），每个分片由一个Mapper处理。
2. Map阶段：
每个Mapper处理一个输入分片，天生键值对（key-value pairs）作为中央结果。
3. Shuffle和Sort：
系统将Mapper输出的中央结果按键分组并排序，确保类似键的值被送到同一个Reducer。
4. Reduce阶段：
Reducer吸收分组后的中央结果，举行汇总处理，天生终极输出。
5. 输出：
Reducer的输出写入存储系统，如HDFS。
Mapper的作用：
数据处理：Mapper读取输入分片，逐条处理并天生键值对。
并行处理：多个Mapper可以同时处理不同分片，提升服从。
中央结果天生：Mapper的输出是中央结果，供Reducer进一步处理。
Reducer的作用
数据汇总：Reducer对Mapper输出的中央结果举行汇总。
聚合计算：Reducer实行如求和、计数等聚合操作。
天生终极结果：Reducer的输出是终极结果，通常存储在分布式文件系统中。
示例：假设统计文本中单词的出现次数
1. Map阶段：每个Mapper读取一部门文本，天生形如`(word, 1)`的键值对。
2. Shuffle和Sort：系统将类似单词的键值对分组，如`("hello", [1, 1, 1])`。
3. Reduce阶段：Reducer对每个单词的计数求和，天生`("hello", 3)`。
4. 输出：终极结果写入文件，如`hello 3`。
总结
Mapper：负责数据的分片处理和中央结果的天生。
Reducer：负责中央结果的汇总和终极结果的天生。
六、MapReduce中，数据是怎样举行分区和排序的？表明Partitioner和Combiner的作用。
在MapReduce中，数据的分区和排序的步骤主要由Partitioner和Combiner来完成。
数据分区（Partitioning）
Partitioner的作用
数据分配：Partitioner负责将Mapper输出的键值对分配到不同的Reducer。它通过哈希函数对键举行计算，决定数据应发送到哪个Reducer。
负载均衡：公道的分区策略可以确保各Reducer的负载均衡，制止某些Reducer过载。
分区过程：
1. Mapper输出：Mapper天生键值对后，Partitioner根据键的哈希值决定其所属分区。
2.分区数量：分区数量通常等于Reducer的数量。
3. 数据发送：每个分区的数据被发送到对应的Reducer。
默认Partitioner
HashPartitioner：MapReduce默认使用哈希分区器，通过`hash(key) % numReduceTasks`计算分区。
数据排序（Sorting）
排序过程
1. Mapper端排序：Mapper输出的键值对在发送到Reducer之前，会在当地举行排序。
2. Reducer端排序：Reducer在吸收到所有Mapper的数据后，会再次举行全局排序，确保类似键的值按顺序处理。
排序机制
按键排序：MapReduce框架默认按键举行排序，确保Reducer处理时键是有序的。
自界说排序：可以通过实现`WritableComparable`接口自界说排序逻辑。
示例：假设统计文本中单词的出现次数：
1. Map阶段：
Mapper天生键值对，如`("hello", 1)`。
2. Combiner阶段：
Combiner对Mapper的输出举行局部聚合，如将`("hello", [1, 1, 1])`合并为`("hello", 3)`。
3. Partitioner阶段：
Partitioner根据键的哈希值决定数据发送到哪个Reducer。
4. Sort阶段：
数据在发送到Reducer之前举行排序，确保类似键的值按顺序处理。
5. Reduce阶段：
Reducer对吸收到的数据举行终极聚合，天生`("hello", 3)`。
总结：
Partitioner：负责将Mapper输出的键值对分配到不同的Reducer，确保负载均衡。
Combiner：在Mapper端举行局部聚合，淘汰数据传输量，优化性能。
七、YARN在Hadoop中的作用，及其与MapReduce的关系
YARN是Hadoop 2.0引入的核心组件，用于资源管理和作业调度。它的主要作用是解耦资源管理和数据处理逻辑，使得MapReduce只需专注于数据处理，同时支持其他计算框架。
YARN的架构
YARN主要由以下几个组件组成：
1. ResourceManager (RM)：全局资源管理+启动ApplicationMaster。
2. NodeManager (NM)：节点资源管理+向ResourceManager报告资源使用情况和使命状态。
3. ApplicationMaster (AM)：
- 作业管理：每个应用步伐都有一个ApplicationMaster，负责与ResourceManager协商资源，与NodeManager协作实行使命。
- 使命调度：ApplicationMaster负责将使命调度到合适的容器中实行。
4. Container：理解为资源的封装，使命在Container中实行，由NodeManager监控。
YARN与MapReduce的关系：
1. 解耦资源管理和作业调度：
- 在Hadoop 1.0中，MapReduce既负责资源管理又负责作业调度，导致扩展性和机动性受限。
- YARN将资源管理和作业调度解耦，使得MapReduce只需专注于数据处理逻辑。
2. MapReduce作为YARN的一个应用步伐：
- 在YARN架构下，MapReduce作为一个应用步伐运行，由ApplicationMaster负责作业的管理和使命调度。
- MapReduce的ResourceManager和JobTracker功能被YARN的ResourceManager和ApplicationMaster取代。
3. 支持多计算框架：
YARN不但支持MapReduce，还支持其他计算框架如Spark、Flink等，使得Hadoop成为一个通用的数据处理平台。
示例：一个MapReduce作业
用户提交MapReduce作业到YARN的ResourceManager，ResourceManager为该作业分配资源，并启动一个ApplicationMaster，ApplicationMaster与ResourceManager协商资源，将Map和Reduce使命调度到各个NodeManager的Container中实行，NodeManager监控使命的实行情况，并向ApplicationMaster报告状，ApplicationMaster在作业完成后，向ResourceManager注销并释放资源。
八、Hadoop MapReduce和Apache Spark都是大数据处理框架，请简要说明它们的主要区别。
1. 数据处理模子
Hadoop MapReduce：批处理，适合静态数据；数据处理分为Map和Reduce两个阶段，中央结果需要写入磁盘。
Apache Spark：支持批处理、流处理、交互式查询和呆板学习等多种数据处理模式；利用内存举行计算，淘汰磁盘I/O，显著提高性能。
2. 性能
Hadoop MapReduce：磁盘I/O性能相对较低，适合高延迟的批处理作业。
Apache Spark：内存计算+低延迟。
3. 易用性
Hadoop MapReduce：编程模子相对复杂+API限制（API较为底层，开发服从较低）
Apache Spark：高级API（Spark提供了丰富的高级API（如Scala、Java、Python、R），易于使用。）+开发服从高。
4. 生态系统
Hadoop MapReduce:MapReduce是Hadoop生态系统的一部门，依赖HDFS举行数据存储,
Hadoop生态系统成熟稳固，适合大规模批处理。
Apache Spark: Spark有本身的生态系统(独立)，支持多种数据源（如HDFS、S3、Cassandra）。+丰富库：Spark提供了丰富的库（如Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX），支持多种数据处理需求。
总结：
Hadoop MapReduce：适合大规模批处理和高容错性需求的场景，但性能较低，编程复杂。
Apache Spark：适合实时数据处理、迭代计算和多种数据处理模式，性能高，易于使用。
九、在配置Hadoop集群时的关键配置参数
1. dfs.replication：
◦ 作用：指定HDFS中每个数据块的副本数量。
◦ 表明：默认值为3，表示每个数据块会在集群中存储3个副本。增加副本数可以提高数据的可靠性和容错性，但也会增加存储开销。
2.mapreduce.tasktracker.map.tasks.maximum和 mapreduce.tasktracker.reduce.tasks.maximum：
◦ 作用：分别指定每个NodeManager上可以同时运行的Map使命和Reduce使命的最大数量。
◦ 表明：这些参数影响集群的并发处理本领。公道设置这些参数可以优化资源利用率和作业实行服从。
3. yarn.scheduler.maximum-allocation-mb：
◦ 作用：指定YARN可以为每个容器分配的最大内存量。
◦ 表明：这个参数决定了单个使命可以使用的最大内存资源。公道设置可以防止单个使命占用过多资源，影响其他使命的实行。
十、数据当地性优化：在Hadoop中，数据当地性（Data Locality）是什么？为什么它对性能优化至关告急？
**数据当地性（Data Locality）**是指计算使命在数据所在的节点上实行，尽量淘汰数据的网络传输。
• 告急性：
◦ 淘汰网络开销：数据当地性可以淘汰数据在网络中的传输，降低网络带宽的斲丧。
◦ 提高性能：当地数据处理速度远快于通过网络传输数据后再处理，显著提高作业的实行服从。
◦ 负载均衡：数据当地性有助于均衡集群中各节点的负载，制止某些节点过载。
十一、Hadoop故障处理：在Hadoop集群中，如果某个DataNode宕机，系统会怎样处理？NameNode在这个过程中扮演了什么角色？
1. 检测故障：
◦ NameNode通过心跳机制检测到DataNode宕机。
2. 副本复制：
◦ NameNode会查抄宕机DataNode上存储的数据块，发现副本数量不足时，会启动副本复制过程，将数据块复制到其他健康的DataNode上。
3. 更新元数据：
◦ NameNode更新元数据信息，记载新的数据块副本位置。
NameNode的角色：
• 元数据管理：NameNode负责管理文件系统的元数据，包括文件到数据块的映射和数据块的位置信息。
• 故障检测与恢复：NameNode通过心跳机制检测DataNode的状态，并在DataNode宕机时协调数据块的复制和恢复。
十二、Hadoop应用场景
应用场景：日记分析
• 场景形貌：大型互联网公司天天天生大量的日记数据，需要对这些日记举行分析，以提取用户活动、系统性能等信息。（大规模数据处理+成本效益+高容错性+批处理）
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