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  • Hadoop,MapReduce,HDFS面试题

    今天发这个的目的是为了给自己扫开迷茫,告诉自己该进阶了,下面内容不一定官方和正确。全然个人理解,欢迎大家留言讨论
    

    1.什么是hadoop

    答:是google的核心算法MapReduce的一个开源实现。

    用于海量数据的并行处理。 hadoop的核心主要包括:HDFS和MapReduce HDFS是分布式文件系统。用于分布式存储海量数据。

    MapReduce是分布式数据处理模型,本质是并行处理。

    2.用hadoop来做什么?

    1、最简单的。做个数据备份/文件归档的地方。这利用了hadoop海量数据的存储能力
    2、数据仓库/数据挖掘:分析web日志。分析用户的行为(如:用户使用搜索时,在搜索结果中点击第2页的概率有多大)
    3、搜索引擎:设计hadoop的初衷,就是为了高速建立索引。


    4、云计算:据说,中国移动的大云,就是基于hadoop的
    5、研究:hadoop的本质就是分布式计算,又是开源的。有非常多思想值得借鉴。

    3.什么是MapReduce。它是怎么工作的

    MapReduce借用了函数式编程的概念,是google发明的一种用分布式来处理大数据集的数据处理模型
    [这也是和SQL数据库重大差别之中的一个,用函数编程(MapReduce)取代声明查询SQL。
    SQL:声明查询结果,让数据库引擎判定获取数据。


    MapReduce:数据处理步骤由你自己制定(脚本,代码)eg:复杂的数据统计模型。或改变图像数据格式]
    这里写图片描写叙述
    工作流程:
    1、client提交数据到DFS,然后被分为多个split,然后通过inputformatter以key-value传给jobTraker。jobTraker分配工作给多个map(taskTraker)。project师重写map,在各个taskTraker上分别运行代码任务。做到数据不动,代码动(改革之中的一个)。真正实现代码分布式。

    2、tasktraker运行完代码后,将结果通过上下文收集起来,再传给reduce(也是taskTraker)。经过排序等操作,再运行project师重写的reduce方法,终于将结果通过outputFormatter写到DFS。

    4.什么是HDFS。它的存储机制?

    HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目。是分布式计算中数据存储管理的基础,坦白说HDFS是一个不错的分布式文件系统。它有非常多的长处。但也存在有一些缺点,包括:不适合低延迟数据訪问、无法高效存储大量小文件、不支持多用户写入及随意改动文件。

    这里写图片描写叙述

    有一个文件FileA。100M大小。

    Client将FileA写入到HDFS上。

    HDFS按默认配置。

    HDFS分布在三个机架上Rack1,Rack2,Rack3。

    a. Client将FileA按64M分块。分成两块,block1和Block2;

    b. Client向nameNode发送写数据请求,如图蓝色虚线①——>。

    c. NameNode节点,记录block信息。并返回可用的DataNode,如粉色虚线②———>。

    Block1: host2,host1,host3
    
    Block2: host7,host8,host4
    
    原理:
    
        NameNode具有RackAware机架感知功能。这个能够配置。
    
        若client为DataNode节点。那存储block时。规则为:副本1,同client的节点上;副本2,不同机架节点上。
        副本3,同第二个副本机架的还有一个节点上。其它副本随机挑选。

    若client不为DataNode节点,那存储block时。规则为:副本1,随机选择一个节点上。副本2,不同副本1。机架上; 副本3。同副本2同样的还有一个节点上;其它副本随机挑选。

    d. client向DataNode发送block1;发送过程是以流式写入。

    流式写入过程,
    
        1>将64M的block1按64k的package划分;
    
        2>然后将第一个package发送给host2;
    
        3>host2接收完后,将第一个package发送给host1,同一时候client想host2发送第二个package。
    
        4>host1接收完第一个package后。发送给host3。同一时候接收host2发来的第二个package。

    5>以此类推,如图红线实线所看到的,直到将block1发送完成。 6>host2,host1,host3向NameNode。host2向Client发送通知,说“消息发送完了”。

    如图粉红颜色实线所看到的。

    7>client收到host2发来的消息后。向namenode发送消息,说我写完了。这样就真完成了。

    如图黄色粗实线 8>发送完block1后,再向host7,host8。host4发送block2,如图蓝色实线所看到的。 9>发送完block2后,host7,host8,host4向NameNode,host7向Client发送通知,如图浅绿色实线所看到的。 10>client向NameNode发送消息。说我写完了,如图黄色粗实线。。。这样就完成了。

    分析。通过写过程,我们能够了解到:

    ①写1T文件。我们须要3T的存储。3T的网络流量贷款。
    
    ②在运行读或写的过程中。NameNode和DataNode通过HeartBeat进行保存通信,确定DataNode活着。
    假设发现DataNode死掉了,就将死掉的DataNode上的数据,放到其它节点去。读取时,要读其它节点去。
    
    ③挂掉一个节点。没关系,还有其它节点能够备份;甚至,挂掉某一个机架,也没关系。其它机架上,也有备份。

    以后是通过源代码分析,和代码经验来慢慢加深这些概念的理解巩固他们,欢迎大家常驻,一起学习。

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