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36.HDFS文件能否直接删除或则修改?

37.谈谈hdfs中的block、package、chunk?

38.HDFS能否多线程写?

39.读写过程,数据完整性如何保持?

40.文件授权期限分为几个等级?

41.谈谈hdfs中的Checksum?

42.谈谈Hadoop序列化和反序列化及自定义bean对象实现序列化?

43、什么样的计算不能用mr来提速?

44.hadoop主要的端口有哪些?

45.请简述Hadoop常用的配置文件及Hadoop集群搭建过程


36.HDFS文件能否直接删除或则修改?

HDFS上的文件不支持直接修改,是因为HDFS只支持一次写入,如果想要修改HDFS上的文件则需要将HDFS的文件下载到本地(hdfs dfs -get hdfs路径 本地路径),从本地进行修改,然后再上传到HDFS上(hdfs dfs -put 本地路径 hdfs路径)

但是HDFS支持通过appendToFile追加:hdfs dfs -appendToFile 追加内容的文件 HDFS中要被追加的文件

37.谈谈hdfs中的block、package、chunk?

1、block
这个大家应该知道,文件上传前需要分块,这个块就是block,一般为128MB,当然你可以去改,不顾不推荐。因为块太小:寻址时间占比过高。块太大:Map任务数太少,作业执行速度变慢。它是最大的一个单位。
2、package
packet是第二大的单位,它是client端向DataNode,或DataNode的PipLine之间传数据的基本单位,默认64KB。
3、chunk
chunk是最小的单位,它是client向DataNode,或DataNode的PipLine之间进行数据校验的基本单位,默认512Byte,因为用作校验,故每个chunk需要带有4Byte的校验位。所以实际每个chunk写入packet的大小为516Byte。
 

38.HDFS能否多线程写?

不能
hdfs的不能并发写指的是同位置同名文件只能有一个writer,否则会使得所有的上传请求失败。
不同位置或者不同名的文件可以同时上传。

39.读写过程,数据完整性如何保持?

通过校验和。因为每个chunk中都有一个校验位,一个个chunk构成packet,一个个packet最终形成block,故可在block上求校验和。

HDFS 的client端即实现了对 HDFS 文件内容的校验和 (checksum) 检查。当客户端创建一个新的HDFS文件时候,分块后会计算这个文件每个数据块的校验和,此校验和会以一个隐藏文件形式保存在同一个 HDFS 命名空间下。当client端从HDFS中读取文件内容后,它会检查分块时候计算出的校验和(隐藏文件里)和读取到的文件块中校验和是否匹配,如果不匹配,客户端可以选择从其他 Datanode 获取该数据块的副本。

40.文件授权期限分为几个等级?

文件授权期限分为软限制期硬限制期两个等级。当处于软限制期内时,写文件的客户端独占对文件的访问权。当软限制过期后,如果客户端无法关闭文件,或没有释放对文件的授权,其他客户端即可以预定获取授权。当硬限制期过期后(一小时左右),如果此时客户端还没有更新(释放)授权,HDFS会认为原客户端已经退出,并自动终止文件的写行为,收回文件控制授权。文件的写控制授权并不会阻止其他客户端对文件进行读操作。因此一个文件可以有多个并行的客户端对其进行读取。

41.谈谈hdfs中的Checksum?

在一个集群的数千个节点里,节点失效(往往是因为存储故障造成的)每天都有可能发生。DataNode中所包含的文件块备份可能会因为内存、磁盘或者网络的错误而造成损坏。为了避免这种错误的形成,HDFS会为其文件的每个数据块生成并存储一份Checksum(总和检查)。Checksum主要供HDFS客户端在读取文件时检查客户端,DataNode以及网络等几个方面可能造成的数据块损坏。当客户端开始建立HDFS文件时,会检查文件的每个数据块的checksum序列,并将其与数据一起发送给DataNode。 DataNode则将checksum存放在文件的元数据文件里,与数据块的具体数据分开存放。当HDFS读取文件时,文件的每个块数据和checksum均被发送到客户端。客户端会即时计算出接受的块数据的checksum, 并将其与接受到的checksum进行匹配。如果不匹配,客户端会通知NameNode,表明接受到的数据块已经损坏,并尝试从其他的DataNode节点获取所需的数据块。

42.谈谈Hadoop序列化和反序列化及自定义bean对象实现序列化?

1)序列化和反序列化
  (1)序列化就是把内存中的对象,转换成字节序列(或其他数据传输协议)以便于存储(持久化)和网络传输。
  (2)反序列化就是将收到字节序列(或其他数据传输协议)或者是硬盘的持久化数据,转换成内存中的对象。
  (3)Java的序列化是一个重量级序列化框架(Serializable),一个对象被序列化后,会附带很多额外的信息(各种校验信息,header,继承体系等),不便于在网络中高效传输。所以,hadoop自己开发了一套序列化机制(Writable),精简、高效。
2)自定义bean对象要想序列化传输步骤及注意事项:
  (1)必须实现Writable接口
  (2)反序列化时,需要反射调用空参构造函数,所以必须有空参构造
  (3)重写序列化方法
  (4)重写反序列化方法
  (5)注意反序列化的顺序和序列化的顺序完全一致
  (6)要想把结果显示在文件中,需要重写toString(),且用"\t"分开,方便后续用
  (7)如果需要将自定义的bean放在key中传输,则还需要实现comparable接口,因为mapreduce框中的shuffle过程一定会对key进行排序

43、什么样的计算不能用mr来提速?

 1)数据量很小。
  2)繁杂的小文件。
  3)索引是更好的存取机制的时候。
  4)事务处理。
  5)只有一台机器的时候。

44.hadoop主要的端口有哪些?

  • 默认端口 设置位置
  • 9000 namenode
  • 8020 namenode
  • 8021 JT RPC
  • 50030 mapred.job.tracker.http.address JobTracker administrative web GUI
  • 50070 dfs.http.address NameNode administrative web GUI
  • 50010 dfs.datanode.address DataNode control port
  • 50020 dfs.datanode.ipc.address DataNode IPC port, used for block transfer
  • 50060 mapred.task.tracker.http.address Per TaskTracker web interface
  • 50075 dfs.datanode.http.address Per DataNode web interface
  • 50090 dfs.secondary.http.address Per secondary NameNode web interface

hadoop mapreduce 面试题 hadoop面试题2020_HDFS

45.请简述Hadoop常用的配置文件及Hadoop集群搭建过程

1、配置文件:

Hadoop2.x的配置文件有core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml、slaves

Hadoop3.x的配置文件有core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml、workers

2、简单的集群搭建过程:

JDK安装

配置SSH免密登录

配置hadoop核心文件

格式化namenode