Hadoop組件簡介

官方文檔組織的非常清晰，主要由以下四個(gè)組件組成:HDFS、map-reduce、yarn、hadoop-common 

hdfs架構(gòu)

HDFS

分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)，主要特點(diǎn)是：

• 可以運(yùn)行在普通低成本硬件之上
• 并且具備高容錯(cuò)性(硬件容錯(cuò))
• 適合高吞吐量的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，但并不強(qiáng)調(diào)低延遲
• 適合一次寫，多次讀的場景，不支持隨機(jī)讀寫;

map-reduce

map-reduce是一個(gè)計(jì)算框架，絕大部分的數(shù)據(jù)處理都可以轉(zhuǎn)化為map、reduce組合，然后利用map-reduce框架進(jìn)行計(jì)算、處理;

yarn

資源管理器，核心的思想時(shí)將資源的調(diào)度管理與資源監(jiān)控分割為兩個(gè)進(jìn)程，其中一個(gè)是ResourceManager，另一個(gè)是NodeManager，前者負(fù)責(zé)資源的分配、后者負(fù)責(zé)資源監(jiān)控; 

common

hdfs、map-reduce所需要的公共庫;

面試題

• HDFS的進(jìn)程構(gòu)成及其作用;
• nameNode進(jìn)程：負(fù)責(zé)對(duì)外展示文件的層級(jí)結(jié)構(gòu)、管理客戶端對(duì)文件的訪問(如：打開、關(guān)閉、重命名等)、決定文件block與dataNode的對(duì)應(yīng)關(guān)系;
• secondNameNode進(jìn)程：從名字來看，應(yīng)該是nameNode的back up，然而并不是，其主要作用是協(xié)助nameNode管理editLog;
• dataNode：主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及客戶端的讀寫請(qǐng)求以及block的創(chuàng)建、刪除等;

詳細(xì)解釋map過程的細(xì)節(jié)：

• map過程主要是實(shí)現(xiàn)key-value集合到key-value集合的映射，可以實(shí)一對(duì)一、一對(duì)多、多對(duì)多映射;
• 詳細(xì)過程是：map -> group -> sorted -> partitioned
• group：相同的key放到一起;
• sorted：按照key進(jìn)行排序
• partition：對(duì)key進(jìn)行分區(qū)，最終分區(qū)數(shù)量一般等于task數(shù)量;

詳細(xì)解釋reduce過程細(xì)節(jié)：

• 首先是shuffle，即從map端拉取數(shù)據(jù)到reducer端;
• 之后是group，也就是相同的key可能來自于不同的map，所以需要group
• 之后是sort過程(再map階段排序的基礎(chǔ)之上，進(jìn)行歸并排序即可)
• 最后是second sort(用戶自定義，如果沒有自定義則不執(zhí)行)
• 最后是reduce過程。 

setCombinerClass的作用：

• 在map端先進(jìn)行一部分reduce工作，主要優(yōu)點(diǎn)是減少shuffle成本;但也有一定的局限性，僅僅適用于reduce的輸入和輸出數(shù)據(jù)類型相同時(shí);

簡單介紹Federation架構(gòu)：

• Federation架構(gòu)通過多個(gè)獨(dú)立的NameNode實(shí)現(xiàn)集群的橫向擴(kuò)展，主要解決了HDFS的吞吐量及承載量受限于單個(gè)nameNode，并且無法根據(jù)namespace做隔離的弊端。

在存儲(chǔ)層，各個(gè)nameNode共用統(tǒng)一的DataNode