高频出现的程序员hadoop面试题及答案

大家的每一次面试都是一个重要的转机，能不能抓住这个机遇，就给看大家对于面试的信息应用掌握了多少，掌握当下最紧缺的技术就是进入到大厂的关键，hadoop的相关面试题无论如何都是需要掌握的技术知识，今天的这套面试题将在未来职场，让你脱颖而出!

1、什么是Hadoop及其组件

Hadoop是一个开源分布式计算平台架构，基于apache协议发布，由java语言开发。主要包括

• HDFS(分布式文件管理系统)
• MapReduce(分布式计算框架)
• Hive(基于Hadoop的数据仓库)
• Pig(基于Hadoop的数据流系统)
• HBase(一个分布式面向列的数据库)
• Spark(快速和通用计算的Hadoop数据引擎)
• ZooKeeper(分布式协作服务)

2、Hadoop的守护进程

• NameNode(元数据服务器)
• 主节点，存储文件的元数据(文件名，文件目录结构，文件属性——生成时间，副本数，文件权限)，以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等
• SecondaryNameNode(辅助元数据服务器)
• 用来监控HDFS状态的辅助后台程序，每隔一段时间获取HDFS元数据快照
• DataNodes(块存储)
• 在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据校验
• JobTracker(任务调度)
• 负责接收用户提交的作业，负责启动、跟踪任务执行，每个 DataNode有一个TaskTracker，它们执行实际工作。
• TaskTrackers(任务执行)
• 负责执行由JobTracker分配的任务，管理各个任务在每个节点的执行情况。

3.YARN：Yet Another Resource Negotiator，是一种新的Hadoop资源管理器

• ReasourManager

负责资源管理的，整个系统有且只有一个 RM ，来负责资源的调度。它也包含了两个主要的组件：定时调用器(Scheduler)以及应用管理器(ApplicationManager)。

• ApplicationMaster

每当 Client 提交一个 Application 时候，就会新建一个 ApplicationMaster 。由这个 ApplicationMaster 去与 ResourceManager 申请容器资源，获得资源后会将要运行的程序发送到容器上启动，然后进行分布式计算。

• NodeManager

NodeManager 是 ResourceManager 在每台机器的上代理，负责容器的管理，并监控他们的资源使用情况(cpu，内存，磁盘及网络等)，以及向ResourceManager/Scheduler 提供这些资源使用报告。

• Container

Container是YARN集群中资源的抽象，将NM上的资源进行量化，根据需要组装成一个个Container，然后服务于已授权资源的计算任务。计算任务在完成计算后，系统会回收资源，以供后续计算任务申请使用。Container包含两种资源：内存和CPU，后续Hadoop版本可能会增加硬盘、网络等资源。

4.HDFS：分布式文件管理系统

• NameNode
• SecondaryNameNode
• DataNode

5.MapReduce：分布式计算框架，采用Master/Slave架构，1个JobTracker带多个TaskTracker

• JobTracker
• TaskTracker
• MapTask
• ReduceTask

6.一个MapReduce任务在提交阶段是如何对输入数据进行分片划分的?

通过InputSplit()函数来处理，设置分片数量为Math.max(minSize,Math.min(goalSize, blockSize))，一个数据片分配一个map任务。

7.MapReduce里的Combiner是做什么用的?什么情况下需要，和Reduce的区别是什么?

Combiner主要是在map完成后，reducer之前对数据做一次聚合，以减少数据传输的IO开销。

数据格式转换

• map: (K1, V1) → list(K2, V2)
• combine: (K2, list(V2)) → list(K2, V2)
• reduce: (K2, list(V2)) → list(K3, V3)

注意：combine的输入和reduce的完全一致，输出和map的完全一致

Combiner和Reducer的区别在于运行的位置

Combiner是在每一个MapTask所在的节点运行;

Reducer是接收全局所有Mapper的输出结果;

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