Hadoop是什么
从HDFS、MR、Yarn进行讲解。
HDFS的读写流程
读流程：
写流程：
MR任务中的Shuffle过程
- Map方法之后Reduce方法之前这段处理过程叫「Shuffle」
- Map方法之后，数据首先进入到分区方法，把数据标记好分区，然后把数据发送到环形缓冲区；环形缓冲区默认大小100m，环形缓冲区达到80%时，进行溢写；溢写前对数据进行排序，排序按照对key的索引进行字典顺序排序，排序的手段「快排」；溢写产生大量溢写文件，需要对溢写文件进行「归并排序」；对溢写的文件也可以进行Combiner操作，前提是汇总操作，求平均值不行。最后将文件按照分区存储到磁盘，等待Reduce端拉取。
- 每个Reduce拉取Map端对应分区的数据。拉取数据后先存储到内存中，内存不够了，再存储到磁盘。拉取完所有数据后，采用归并排序将内存和磁盘中的数据都进行排序。在进入Reduce方法前，可以对数据进行分组操作。
Hadoop优化的方案(包括：压缩、小文件、集群的优化)
- HDFS小文件影响：影响NameNode的寿命，因为文件元数据存储在NameNode的内存中；影响计算引擎的任务数量，比如每个小的文件都会生成一个Map任务。
- 数据输入小文件处理：对小文件进行归档（Har）、自定义Inputformat将小文件存储成SequenceFile文件；采用ConbinFileInputFormat来作为输入，解决输入端大量小文件场景；对于大量小文件Job，可以开启JVM重用。
- Map阶段：增大环形缓冲区大小。由100m扩大到200m；增大环形缓冲区溢写的比例。由80%扩大到90%；减少对溢写文件的merge次数。（10个文件，一次20个merge）；不影响实际业务的前提下，采用Combiner提前合并，减少 I/O。
- Reduce阶段：合理设置Map和Reduce数：两个都不能设置太少，也不能设置太多。太少，会导致Task等待，延长处理时间；太多，会导致 Map、Reduce任务间竞争资源，造成处理超时等错误。设置Map、Reduce共存：调整
slowstart.completedmaps参数，使Map运行到一定程度后，Reduce也开始运行，减少Reduce的等待时间。规避使用Reduce，因为Reduce在用于连接数据集的时候将会产生大量的网络消耗。增加每个Reduce去Map中拿数据的并行数。集群性能可以的前提下，增大Reduce端存储数据内存的大小。 - IO传输：采用数据压缩的方式，减少网络IO的的时间。使用SequenceFile二进制文件。
- 压缩：
介绍一下 Yarn 的 Job 提交流程
Hadoop集群中需要启动哪些进程
- NameNode：HDFS的守护进程，负责记录文件是如何分割成数据块，以及这些数据块分别被存储到哪些数据节点上，它的主要功能是对内存及IO进行集中管理。
- Secondary NameNode：辅助后台程序，与NameNode进行通信，以便定期保存HDFS元数据的快照。
- DataNode：负责把HDFS数据块读写到本地的文件系统。
- JobTracker：负责分配task，并监控所有运行的task。
- TaskTracker：负责执行具体的task，并与JobTracker进行交互。
请列出你所知道的hadoop调度器，并简要说明其工作方法
- FIFO Scheduler：先进先出调度器：优先提交的，优先执行，后面提交的等待【生产环境不会使用】
- Capacity Scheduler：容量调度器：允许看创建多个任务对列，多个任务对列可以同时执行。但是一个队列内部还是先进先出。【Hadoop2.7.2默认的调度器】
- Fair Scheduler：公平调度器：第一个程序在启动时可以占用其他队列的资源（100%占用），当其他队列有任务提交时，占用资源的队列需要将资源还给该任务。还资源的时候，效率比较慢。【CDH版本的yarn调度器默认】
请简述hadoop怎样实现二级排序
在Hadoop中，默认情况下是按照key进行排序，如果要按照value进行排序怎么办？
有两种方法进行二次排序，分别为：buffer and in memory sort和 value-to-key conversion。
buffer and in memory sort
主要思想是：在reduce()函数中，将某个key对应的所有value保存下来，然后进行排序。 这种方法最大的缺点是：可能会造成out of memory。
value-to-key conversion
主要思想是：将key和部分value拼接成一个组合key（实现WritableComparable接口或者调setSortComparatorClass函数），这样reduce获取的结果便是先按key排序，后按value排序的结果，需要注意的是，用户需要自己实现Paritioner，以便只按照key进行数据划分。Hadoop显式的支持二次排序，在Configuration类中有个setGroupingComparatorClass()方法，可用于设置排序group的key值。
简述hadoop实现Join的几种方法。
(1)、reduce side join
reduce side join是一种最简单的join方式，其主要思想如下：
在map阶段，map函数同时读取两个文件File1和File2，为了区分两种来源的key/value数据对，对每条数据打一个标签（tag）,比如：tag=0表示来自文件File1，tag=2表示来自文件File2。即：map阶段的主要任务是对不同文件中的数据打标签。
在reduce阶段，reduce函数获取key相同的来自File1和File2文件的value list， 然后对于同一个key，对File1和File2中的数据进行join（笛卡尔乘积）。即：reduce阶段进行实际的连接操作。
(2)、map side join
之所以存在reduce side join，是因为在map阶段不能获取所有需要的join字段，即：同一个key对应的字段可能位于不同map中。Reduce side join是非常低效的，因为shuffle阶段要进行大量的数据传输。
Map side join是针对以下场景进行的优化：两个待连接表中，有一个表非常大，而另一个表非常小，以至于小表可以直接存放到内存中。这样，我们可以将小表复制多份，让每个map task内存中存在一份（比如存放到hash table中），然后只扫描大表：对于大表中的每一条记录key/value，在hash table中查找是否有相同的key的记录，如果有，则连接后输出即可。
为了支持文件的复制，Hadoop提供了一个类DistributedCache，使用该类的方法如下：
（1）用户使用静态方法DistributedCache.addCacheFile()指定要复制的文件，它的参数是文件的URI（如果是HDFS上的文件，可以这样：hdfs://namenode:9000/home/XXX/file，其中9000是自己配置的NameNode端口号）。JobTracker在作业启动之前会获取这个URI列表，并将相应的文件拷贝到各个TaskTracker的本地磁盘上。（2）用户使用DistributedCache.getLocalCacheFiles()方法获取文件目录，并使用标准的文件读写API读取相应的文件。
(3)、SemiJoin
SemiJoin，也叫半连接，是从分布式数据库中借鉴过来的方法。它的产生动机是：对于reduce side join，跨机器的数据传输量非常大，这成了join操作的一个瓶颈，如果能够在map端过滤掉不会参加join操作的数据，则可以大大节省网络IO。
实现方法很简单：选取一个小表，假设是File1，将其参与join的key抽取出来，保存到文件File3中，File3文件一般很小，可以放到内存中。在map阶段，使用DistributedCache将File3复制到各个TaskTracker上，然后将File2中不在File3中的key对应的记录过滤掉，剩下的reduce阶段的工作与reduce side join相同。
(4)、reduce side join + BloomFilter
在某些情况下，SemiJoin抽取出来的小表的key集合在内存中仍然存放不下，这时候可以使用BloomFiler以节省空间。
BloomFilter最常见的作用是：判断某个元素是否在一个集合里面。它最重要的两个方法是：add() 和contains()。最大的特点是不会存在false negative，即：如果contains()返回false，则该元素一定不在集合中，但会存在一定的true negative，即：如果contains()返回true，则该元素可能在集合中。
因而可将小表中的key保存到BloomFilter中，在map阶段过滤大表，可能有一些不在小表中的记录没有过滤掉（但是在小表中的记录一定不会过滤掉），这没关系，只不过增加了少量的网络IO而已。
请简述MapReduce中combiner、partition的作用
(1)、combiner
有时一个map可能会产生大量的输出，combiner的作用是在map端对输出先做一次合并，以减少网络传输到reducer的数量。
注意：mapper的输出为combiner的输入，reducer的输入为combiner的输出。
(2)、partition
把map任务输出的中间结果按照key的范围划分成R份(R是预先定义的reduce任务的个数)，划分时通常使用hash函数，如：hash(key) mod R
这样可以保证一段范围内的key，一定会由一个reduce任务来处理。
PS：总的来说，题目太多了，最重要的还是要理解Hadoop的原理和基础架构，以及如何优化。问题暂时就放这么多了……
