Hadoop 期末考试的简答题有哪些 hadoop题库(第5章)

本文目录：

一、HDFS
二、MapReduce
三、Yarn
四、Hadoop3.x 新特性
五、Hadoop 大厂面试真题解析

Hadoop 涉及的知识点如下图所示，本文将逐一讲解：

本文档参考了关于 Hadoop 的官网及其他众多资料整理而成，为了整洁的排版及舒适的阅读，对于模糊不清晰的图片及黑白图片进行重新绘制成了高清彩图。

目前企业应用较多的是Hadoop2.x，所以本文是以Hadoop2.x为主，对于Hadoop3.x新增的内容会进行说明！

一、HDFS

1. HDFS概述

Hadoop 分布式系统框架中，首要的基础功能就是文件系统，在 Hadoop 中使用 FileSystem 这个抽象类来表示我们的文件系统，这个抽象类下面有很多子实现类，究竟使用哪一种，需要看我们具体的实现类，在我们实际工作中，用到的最多的就是HDFS(分布式文件系统)以及LocalFileSystem(本地文件系统)了。

在现代的企业环境中，单机容量往往无法存储大量数据，需要跨机器存储。统一管理分布在集群上的文件系统称为分布式文件系统。

HDFS（Hadoop Distributed File System）是 Hadoop 项目的一个子项目。是 Hadoop 的核心组件之一， Hadoop 非常适于存储大型数据 (比如 TB 和 PB)，其就是使用 HDFS 作为存储系统. HDFS 使用多台计算机存储文件，并且提供统一的访问接口，像是访问一个普通文件系统一样使用分布式文件系统。

HDFS文件系统

2. HDFS架构

HDFS架构

HDFS是一个主/从（Mater/Slave）体系结构，由三部分组成： NameNode 和 DataNode 以及 SecondaryNamenode：

• NameNode 负责管理整个文件系统的元数据，以及每一个路径（文件）所对应的数据块信息。
• DataNode 负责管理用户的文件数据块，每一个数据块都可以在多个 DataNode 上存储多个副本，默认为3个。
• Secondary NameNode 用来监控 HDFS 状态的辅助后台程序，每隔一段时间获取 HDFS 元数据的快照。最主要作用是辅助 NameNode 管理元数据信息。

3. HDFS的特性

首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间目录树来定位文件；

其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。

1. master/slave 架构（主从架构）

HDFS 采用 master/slave 架构。一般一个 HDFS 集群是有一个 Namenode 和一定数目的 Datanode 组成。Namenode 是 HDFS 集群主节点，Datanode 是 HDFS 集群从节点，两种角色各司其职，共同协调完成分布式的文件存储服务。

2. 分块存储

HDFS 中的文件在物理上是分块存储（block）的，块的大小可以通过配置参数来规定，默认大小在 hadoop2.x 版本中是 128M。

3. 名字空间（NameSpace）

HDFS 支持传统的层次型文件组织结构。用户或者应用程序可以创建目录，然后将文件保存在这些目录里。文件系统名字空间的层次结构和大多数现有的文件系统类似：用户可以创建、删除、移动或重命名文件。
Namenode 负责维护文件系统的名字空间，任何对文件系统名字空间或属性的修改都将被 Namenode 记录下来。
HDFS 会给客户端提供一个统一的抽象目录树，客户端通过路径来访问文件，形如：hdfs://namenode:port/dir-a/dir-b/dir-c/file.data。

4. NameNode 元数据管理

我们把目录结构及文件分块位置信息叫做元数据。NameNode 负责维护整个 HDFS 文件系统的目录树结构，以及每一个文件所对应的 block 块信息（block 的 id，及所在的 DataNode 服务器）。

5. DataNode 数据存储

文件的各个 block 的具体存储管理由 DataNode 节点承担。每一个 block 都可以在多个 DataNode 上。DataNode 需要定时向 NameNode 汇报自己持有的 block 信息。 存储多个副本（副本数量也可以通过参数设置 dfs.replication，默认是 3）

6. 副本机制

为了容错，文件的所有 block 都会有副本。每个文件的 block 大小和副本系数都是可配置的。应用程序可以指定某个文件的副本数目。副本系数可以在文件创建的时候指定，也可以在之后改变。

7. 一次写入，多次读出

HDFS 是设计成适应一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。 正因为如此，HDFS 适合用来做大数据分析的底层存储服务，并不适合用来做网盘等应用，因为修改不方便，延迟大，网络开销大，成本太高。

4. HDFS 的命令行使用

如果没有配置 hadoop 的环境变量，则在 hadoop 的安装目录下的bin目录中执行以下命令，如已配置 hadoop 环境变量，则可在任意目录下执行

help

格式:  hdfs dfs -help 操作命令
作用: 查看某一个操作命令的参数信息

ls

格式：hdfs dfs -ls  URI
作用：类似于Linux的ls命令，显示文件列表

lsr

格式  :   hdfs  dfs -lsr URI
作用  : 在整个目录下递归执行ls, 与UNIX中的ls-R类似

mkdir

格式 ： hdfs  dfs  -mkdir [-p] <paths>
作用 :   以<paths>中的URI作为参数，创建目录。使用-p参数可以递归创建目录

put

格式   ： hdfs dfs -put <localsrc >  ... <dst>
作用 ：  将单个的源文件src或者多个源文件srcs从本地文件系统拷贝到目标文件系统中（<dst>对应的路径）。也可以从标准输入中读取输入，写入目标文件系统中

hdfs dfs -put  /rooot/bigdata.txt  /dir1

moveFromLocal

格式： hdfs  dfs -moveFromLocal  <localsrc>   <dst>
作用:  和put命令类似，但是源文件localsrc拷贝之后自身被删除

hdfs  dfs -moveFromLocal  /root/bigdata.txt  /

copyFromLocal

格式:  hdfs dfs -copyFromLocal <localsrc> ... <dst>
作用: 从本地文件系统中拷贝文件到hdfs路径去

appendToFile

格式: hdfs dfs -appendToFile <localsrc> ... <dst>
作用: 追加一个或者多个文件到hdfs指定文件中.也可以从命令行读取输入.

hdfs dfs -appendToFile  a.xml b.xml  /big.xml

moveToLocal

在 hadoop 2.6.4 版本测试还未未实现此方法
格式：hadoop  dfs  -moveToLocal [-crc] <src> <dst>
作用：将本地文件剪切到 HDFS

get

格式   hdfs dfs  -get [-ignorecrc ]  [-crc]  <src> <localdst>

作用：将文件拷贝到本地文件系统。 CRC 校验失败的文件通过-ignorecrc选项拷贝。 文件和CRC校验可以通过-CRC选项拷贝

hdfs dfs  -get   /bigdata.txt  /export/servers

getmerge

格式: hdfs dfs -getmerge <src> <localdst>
作用: 合并下载多个文件，比如hdfs的目录 /aaa/下有多个文件:log.1, log.2,log.3,...

copyToLocal

格式:  hdfs dfs -copyToLocal <src> ... <localdst>
作用:  从hdfs拷贝到本地

mv

格式  ： hdfs  dfs -mv URI   <dest>
作用： 将hdfs上的文件从原路径移动到目标路径（移动之后文件删除），该命令不能跨文件系统

hdfs  dfs  -mv  /dir1/bigdata.txt   /dir2

rm

格式： hdfs dfs -rm [-r] 【-skipTrash】 URI 【URI 。。。】
作用： 删除参数指定的文件，参数可以有多个。  此命令只删除文件和非空目录。
如果指定-skipTrash选项，那么在回收站可用的情况下，该选项将跳过回收站而直接删除文件；
否则，在回收站可用时，在HDFS Shell 中执行此命令，会将文件暂时放到回收站中。

hdfs  dfs  -rm  -r  /dir1

cp

格式: hdfs  dfs  -cp URI [URI ...] <dest>
作用： 将文件拷贝到目标路径中。如果<dest>  为目录的话，可以将多个文件拷贝到该目录下。
-f
选项将覆盖目标，如果它已经存在。
-p
选项将保留文件属性（时间戳、所有权、许可、ACL、XAttr）。

hdfs dfs -cp /dir1/a.txt  /dir2/bigdata.txt

cat

hdfs dfs  -cat  URI [uri  ...]
作用：将参数所指示的文件内容输出到stdout

hdfs dfs  -cat /bigdata.txt

tail

格式: hdfs dfs -tail path
作用: 显示一个文件的末尾

text

格式:hdfs dfs -text path
作用: 以字符形式打印一个文件的内容

chmod

格式:hdfs  dfs  -chmod  [-R]  URI[URI  ...]
作用：改变文件权限。如果使用  -R 选项，则对整个目录有效递归执行。使用这一命令的用户必须是文件的所属用户，或者超级用户。

hdfs dfs -chmod -R 777 /bigdata.txt

chown

格式:  hdfs  dfs  -chmod  [-R]  URI[URI ...]
作用：  改变文件的所属用户和用户组。如果使用  -R 选项，则对整个目录有效递归执行。使用这一命令的用户必须是文件的所属用户，或者超级用户。

hdfs  dfs  -chown  -R hadoop:hadoop  /bigdata.txt

df

格式: hdfs dfs  -df  -h  path
作用: 统计文件系统的可用空间信息

du

格式: hdfs dfs -du -s -h path
作用: 统计文件夹的大小信息

count

格式: hdfs dfs -count path
作用: 统计一个指定目录下的文件节点数量

setrep

格式:  hdfs dfs -setrep num filePath
作用: 设置hdfs中文件的副本数量
注意: 即使设置的超过了datanode的数量,副本的数量也最多只能和datanode的数量是一致的

expunge (慎用)

格式:  hdfs dfs  -expunge
作用: 清空hdfs垃圾桶

5. hdfs的高级使用命令

5.1 HDFS文件限额配置

在多人共用HDFS的环境下，配置设置非常重要。特别是在 Hadoop 处理大量资料的环境，如果没有配额管理，很容易把所有的空间用完造成别人无法存取。HDFS 的配额设定是针对目录而不是针对账号，可以让每个账号仅操作某一个目录，然后对目录设置配置。

HDFS 文件的限额配置允许我们以文件个数，或者文件大小来限制我们在某个目录下上传的文件数量或者文件内容总量，以便达到我们类似百度网盘网盘等限制每个用户允许上传的最大的文件的量。

hdfs dfs -count -q -h /user/root/dir1  #查看配额信息

结果：

5.1.1 数量限额

hdfs dfs  -mkdir -p /user/root/dir    #创建hdfs文件夹
hdfs dfsadmin -setQuota 2  dir      # 给该文件夹下面设置最多上传两个文件，发现只能上传一个文件

---

hdfs dfsadmin -clrQuota /user/root/dir  # 清除文件数量限制

5.1.2 空间大小限额

在设置空间配额时，设置的空间至少是 block_size * 3 大小

hdfs dfsadmin -setSpaceQuota 4k /user/root/dir   # 限制空间大小4KB
hdfs dfs -put  /root/a.txt  /user/root/dir

生成任意大小文件的命令:

dd if=/dev/zero of=1.txt  bs=1M count=2     #生成2M的文件

清除空间配额限制

hdfs dfsadmin -clrSpaceQuota /user/root/dir

5.2 HDFS 的安全模式

安全模式是hadoop的一种保护机制，用于保证集群中的数据块的安全性。当集群启动的时候，会首先进入安全模式。当系统处于安全模式时会检查数据块的完整性。

假设我们设置的副本数（即参数dfs.replication）是3，那么在datanode上就应该有3个副本存在，假设只存在2个副本，那么比例就是2/3=0.666。hdfs默认的副本率0.999。我们的副本率0.666明显小于0.999，因此系统会自动的复制副本到其他dataNode，使得副本率不小于0.999。如果系统中有5个副本，超过我们设定的3个副本，那么系统也会删除多于的2个副本。

在安全模式状态下，文件系统只接受读数据请求，而不接受删除、修改等变更请求。在，当整个系统达到安全标准时，HDFS自动离开安全模式。30s

安全模式操作命令

hdfs  dfsadmin  -safemode  get #查看安全模式状态
    hdfs  dfsadmin  -safemode  enter #进入安全模式
    hdfs  dfsadmin  -safemode  leave #离开安全模式

6. HDFS 的 block 块和副本机制

HDFS 将所有的文件全部抽象成为 block 块来进行存储，不管文件大小，全部一视同仁都是以 block 块的统一大小和形式进行存储，方便我们的分布式文件系统对文件的管理。

所有的文件都是以 block 块的方式存放在 hdfs 文件系统当中，在 Hadoop 1 版本当中，文件的 block 块默认大小是 64M，Hadoop 2 版本当中，文件的 block 块大小默认是128M，block块的大小可以通过 hdfs-site.xml 当中的配置文件进行指定。

<property>
    <name>dfs.block.size</name>
    <value>块大小 以字节为单位</value> //只写数值就可以
</property>

6.1 抽象为block块的好处

1. 一个文件有可能大于集群中任意一个磁盘 10T*3/128 = xxx块 2T，2T，2T 文件方式存—–>多个block块，这些block块属于一个文件
2. 使用块抽象而不是文件可以简化存储子系统
3. 块非常适合用于数据备份进而提供数据容错能力和可用性

6.2 块缓存

通常 DataNode 从磁盘中读取块，但对于访问频繁的文件，其对应的块可能被显示的缓存在 DataNode 的内存中，以堆外块缓存的形式存在。默认情况下，一个块仅缓存在一个DataNode的内存中，当然可以针对每个文件配置DataNode的数量。作业调度器通过在缓存块的DataNode上运行任务，可以利用块缓存的优势提高读操作的性能。

例如： 连接（join）操作中使用的一个小的查询表就是块缓存的一个很好的候选。 用户或应用通过在缓存池中增加一个cache directive来告诉namenode需要缓存哪些文件及存多久。缓存池（cache pool）是一个拥有管理缓存权限和资源使用的管理性分组。

例如:

一个文件 130M，会被切分成2个block块，保存在两个block块里面，实际占用磁盘130M空间，而不是占用256M的磁盘空间

6.3 hdfs的文件权限验证

hdfs的文件权限机制与linux系统的文件权限机制类似

r:read w:write x:execute
权限x对于文件表示忽略，对于文件夹表示是否有权限访问其内容

如果linux系统用户zhangsan使用hadoop命令创建一个文件，那么这个文件在HDFS当中的owner就是zhangsan

HDFS文件权限的目的，防止好人做错事，而不是阻止坏人做坏事。HDFS相信你告诉我你是谁，你就是谁

6.4 hdfs的副本因子

为了保证block块的安全性，也就是数据的安全性，在hadoop2当中，文件默认保存三个副本，我们可以更改副本数以提高数据的安全性

在hdfs-site.xml当中修改以下配置属性，即可更改文件的副本数

<property>
     <name>dfs.replication</name>
     <value>3</value>
</property>

7. HDFS 文件写入过程（非常重要）

HDFS 文件写入过程

1. Client 发起文件上传请求，通过 RPC 与 NameNode 建立通讯, NameNode 检查目标文件是否已存在，父目录是否存在，返回是否可以上传；
2. Client 请求第一个 block 该传输到哪些 DataNode 服务器上；
3. NameNode 根据配置文件中指定的备份数量及机架感知原理进行文件分配, 返回可用的 DataNode 的地址如：A, B, C；

Hadoop 在设计时考虑到数据的安全与高效， 数据文件默认在 HDFS 上存放三份， 存储策略为本地一份，同机架内其它某一节点上一份，不同机架的某一节点上一份。

1. Client 请求 3 台 DataNode 中的一台 A 上传数据（本质上是一个 RPC 调用，建立 pipeline ），A 收到请求会继续调用 B，然后 B 调用 C，将整个 pipeline 建立完成， 后逐级返回 client；
2. Client 开始往 A 上传第一个 block（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存），以 packet 为单位（默认64K），A 收到一个 packet 就会传给 B，B 传给 C。A 每传一个 packet 会放入一个应答队列等待应答；
3. 数据被分割成一个个 packet 数据包在 pipeline 上依次传输，在 pipeline 反方向上， 逐个发送 ack（命令正确应答），最终由 pipeline 中第一个 DataNode 节点 A 将 pipelineack 发送给 Client；
4. 当一个 block 传输完成之后，Client 再次请求 NameNode 上传第二个 block，重复步骤 2；

7.1 网络拓扑概念

在本地网络中，两个节点被称为“彼此近邻”是什么意思？在海量数据处理中，其主要限制因素是节点之间数据的传输速率——带宽很稀缺。这里的想法是将两个节点间的带宽作为距离的衡量标准。

节点距离：两个节点到达最近的共同祖先的距离总和。

例如，假设有数据中心d1机架r1中的节点n1。该节点可以表示为/d1/r1/n1。利用这种标记，这里给出四种距离描述。

Distance(/d1/r1/n1, /d1/r1/n1)=0（同一节点上的进程）

Distance(/d1/r1/n1, /d1/r1/n2)=2（同一机架上的不同节点）

Distance(/d1/r1/n1, /d1/r3/n2)=4（同一数据中心不同机架上的节点）

Distance(/d1/r1/n1, /d2/r4/n2)=6（不同数据中心的节点）

机架

7.2 机架感知（副本节点选择）

1. 低版本Hadoop副本节点选择

第一个副本在client所处的节点上。如果客户端在集群外，随机选一个。

第二个副本和第一个副本位于不相同机架的随机节点上。

第三个副本和第二个副本位于相同机架，节点随机。

机架感知

1. Hadoop2.7.2 副本节点选择

第一个副本在client所处的节点上。如果客户端在集群外，随机选一个。

第二个副本和第一个副本位于相同机架，随机节点。

第三个副本位于不同机架，随机节点。

机架感知

8.HDFS 文件读取过程（非常重要）

HDFS 文件读取过程

1. Client向NameNode发起RPC请求，来确定请求文件block所在的位置；
2. NameNode会视情况返回文件的部分或者全部block列表，对于每个block，NameNode 都会返回含有该 block 副本的 DataNode 地址； 这些返回的 DN 地址，会按照集群拓扑结构得出 DataNode 与客户端的距离，然后进行排序，排序两个规则：网络拓扑结构中距离 Client 近的排靠前；心跳机制中超时汇报的 DN 状态为 STALE，这样的排靠后；
3. Client 选取排序靠前的 DataNode 来读取 block，如果客户端本身就是DataNode，那么将从本地直接获取数据(短路读取特性)；
4. 底层上本质是建立 Socket Stream（FSDataInputStream），重复的调用父类 DataInputStream 的 read 方法，直到这个块上的数据读取完毕；
5. 当读完列表的 block 后，若文件读取还没有结束，客户端会继续向NameNode 获取下一批的 block 列表；
6. 读取完一个 block 都会进行 checksum 验证，如果读取 DataNode 时出现错误，客户端会通知 NameNode，然后再从下一个拥有该 block 副本的DataNode 继续读。
7. read 方法是并行的读取 block 信息，不是一块一块的读取；NameNode 只是返回Client请求包含块的DataNode地址，并不是返回请求块的数据；
8. 最终读取来所有的 block 会合并成一个完整的最终文件。

从 HDFS 文件读写过程中，可以看出，HDFS 文件写入时是串行写入的，数据包先发送给节点A，然后节点A发送给B，B在给C；而HDFS文件读取是并行的， 客户端 Client 直接并行读取block所在的节点。

9. NameNode 工作机制以及元数据管理（重要）

NameNode 工作机制

9.1 namenode 与 datanode 启动

• namenode工作机制

1. 第一次启动namenode格式化后，创建fsimage和edits文件。如果不是第一次启动，直接加载编辑日志和镜像文件到内存。
2. 客户端对元数据进行增删改的请求。
3. namenode记录操作日志，更新滚动日志。
4. namenode在内存中对数据进行增删改查。

• secondary namenode

5. secondary namenode询问 namenode 是否需要 checkpoint。直接带回 namenode 是否检查结果。
6. secondary namenode 请求执行 checkpoint。
7. namenode 滚动正在写的edits日志。
8. 将滚动前的编辑日志和镜像文件拷贝到 secondary namenode。
9. secondary namenode 加载编辑日志和镜像文件到内存，并合并。
10. 生成新的镜像文件 fsimage.chkpoint。
11. 拷贝 fsimage.chkpoint 到 namenode。
12. namenode将 fsimage.chkpoint 重新命名成fsimage。