杭州哪家做网站,自建网站平台要多少钱,阿里云服务器价格表,集团网站建设特点 互联网课堂Part1#xff1a;Hadoop、Hive、Spark关系概览 1、MapReduce on Hadoop 和spark都是数据计算框架#xff0c;一般认为spark的速度比MR快2-3倍。
2、mapreduce是数据计算的过程#xff0c;map将一个任务分成多个小任务#xff0c;reduce的部分将结果汇总之后返回。
3、HIv…Part1Hadoop、Hive、Spark关系概览 1、MapReduce on Hadoop 和spark都是数据计算框架一般认为spark的速度比MR快2-3倍。
2、mapreduce是数据计算的过程map将一个任务分成多个小任务reduce的部分将结果汇总之后返回。
3、HIve中有metastore存储结构化信息还有执行引擎将sql翻译成mapreduce再把加工结果返回给用户。
Part2:十道Hadoop相关的题目
一、Hadoop生态系统简介:请简要描述Hadoop的核心组件及其作用。
Hadoop是一个开源的分布式计算框架专门用于存储和处理大规模数据集通常从TB到PB级别。Hadoop的核心思想是分布式存储和分布式计算通过将数据和计算任务分散到多个节点上实现高性能和高容错性。
其核心组件包括HDFS、mapreduce、TARN.
1HDFSHadoop Distributed File System
作用HDFS是Hadoop的分布式文件系统用于存储海量数据。特点 数据被分割成多个块默认128MB或256MB并分布存储在不同的节点上。具有高容错性数据会自动复制多份默认3份存储在不同的节点上。 关键角色 NameNode管理文件系统的元数据如文件目录结构、块的位置等。DataNode存储实际的数据块。
2MapReduce
作用MapReduce是Hadoop的分布式计算框架(the same with Hadoop)用于处理大规模数据集。工作原理 Map阶段将输入数据分割成小块并行处理并生成中间结果键值对。Reduce阶段对Map阶段的中间结果进行汇总和计算生成最终结果。 特点 适合批处理任务但不适合实时计算(因为mapreduce的机制)。
3YARNYet Another Resource Negotiator
作用YARN是Hadoop的资源管理系统负责集群资源的调度和任务管理。特点 将资源管理和任务调度分离支持多种计算框架如MapReduce、Spark等。提高了集群的利用率和灵活性。 二、Hadoop的工作流程
1. 数据存储
数据被上传到HDFS分割成多个块并分布存储在不同的DataNodeNameNode记录文件的元数据和块的位置信息。
2. 数据处理
用户提交一个MapReduce任务YARN负责分配资源启动Map任务和Reduce任务Map任务读取HDFS上的数据生成中间结果Reduce任务对中间结果进行汇总生成最终结果并写回HDFS。 三、HDFS解释HDFS的架构说明NameNode和DataNode的作用。
HDFS是Hadoop的核心组件存储和管理大规模数据具有高容错性和高吞吐量的特点。其架构采用主从模式主要包括以下组件
1. NameNode主节点
作用
元数据管理存储文件系统的元数据如文件名、目录结构、文件块位置等。
协调客户端访问处理客户端的读写请求并协调DataNode的操作。
特点
单点故障NameNode是单点故障会导致整个系统不可用。Hadoop 2.0通过备用NameNode解决这一问题。
内存存储元数据存储在内存中以加快访问速度。
2. DataNode从节点
作用
数据存储实际存储文件数据文件被分割成多个块默认128MB并在多个DataNode上复制默认3份以实现容错。
数据块管理负责数据块的创建、删除和复制并定期向NameNode报告状态。
特点
分布式存储数据块分布在多个DataNode上提供高吞吐量和容错性。
本地存储数据块存储在本地文件系统中。
3. Secondary NameNode辅助NameNode
作用
辅助NameNode定期合并NameNode的编辑日志和镜像文件减少NameNode的启动时间。
非备用NameNode它不是NameNode的备用节点不能直接接管NameNode的工作。
总结
NameNode负责管理元数据和协调客户端访问是HDFS的核心。
DataNode负责实际数据存储和块管理分布在多个节点上以提供高吞吐量和容错性。
Secondary NameNode辅助NameNode进行元数据管理但不提供故障切换功能。 四、HDFS的工作流程
1. 文件写入
客户端向NameNode请求写入文件NameNode分配DataNode并返回其列表客户端将数据写入第一个DataNode该节点再将数据复制到其他DataNode。
2. 文件读取
客户端向NameNode请求读取文件NameNode返回存储该文件块的DataNode列表客户端直接从DataNode读取数据。
3. 容错与复制
每个数据块默认复制3份存储在不同DataNode上如果某个DataNode失效NameNode会检测到并将数据块复制到其他节点。
五、MapReduce描述其工作流程并解释Mapper和Reducer作用。
MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型由Google提出主要用于分布式计算。它将任务分解为两个主要阶段Map和Reduce。
工作流程
1. 输入分片Input Splitting
输入数据被划分为多个分片splits每个分片由一个Mapper处理。
2. Map阶段
每个Mapper处理一个输入分片生成键值对key-value pairs作为中间结果。
3. Shuffle和Sort
系统将Mapper输出的中间结果按键分组并排序确保相同键的值被送到同一个Reducer。
4. Reduce阶段
Reducer接收分组后的中间结果进行汇总处理生成最终输出。
5. 输出
Reducer的输出写入存储系统如HDFS。
Mapper的作用
数据处理Mapper读取输入分片逐条处理并生成键值对。
并行处理多个Mapper可以同时处理不同分片提升效率。
中间结果生成Mapper的输出是中间结果供Reducer进一步处理。
Reducer的作用
数据汇总Reducer对Mapper输出的中间结果进行汇总。
聚合计算Reducer执行如求和、计数等聚合操作。
生成最终结果Reducer的输出是最终结果通常存储在分布式文件系统中。
示例假设统计文本中单词的出现次数
1. Map阶段每个Mapper读取一部分文本生成形如(word, 1)的键值对。
2. Shuffle和Sort系统将相同单词的键值对分组如(hello, [1, 1, 1])。
3. Reduce阶段Reducer对每个单词的计数求和生成(hello, 3)。
4. 输出最终结果写入文件如hello 3。
总结
Mapper负责数据的分片处理和中间结果的生成。
Reducer负责中间结果的汇总和最终结果的生成。 六、MapReduce中数据是如何进行分区和排序的解释Partitioner和Combiner的作用。
在MapReduce中数据的分区和排序的步骤主要由Partitioner和Combiner来完成。
数据分区Partitioning
Partitioner的作用
数据分配Partitioner负责将Mapper输出的键值对分配到不同的Reducer。它通过哈希函数对键进行计算决定数据应发送到哪个Reducer。
负载均衡合理的分区策略可以确保各Reducer的负载均衡避免某些Reducer过载。
分区过程
1. Mapper输出Mapper生成键值对后Partitioner根据键的哈希值决定其所属分区。
2.分区数量分区数量通常等于Reducer的数量。
3. 数据发送每个分区的数据被发送到对应的Reducer。
默认Partitioner
HashPartitionerMapReduce默认使用哈希分区器通过hash(key) % numReduceTasks计算分区。 数据排序Sorting
排序过程
1. Mapper端排序Mapper输出的键值对在发送到Reducer之前会在本地进行排序。
2. Reducer端排序Reducer在接收到所有Mapper的数据后会再次进行全局排序确保相同键的值按顺序处理。
排序机制
按键排序MapReduce框架默认按键进行排序确保Reducer处理时键是有序的。
自定义排序可以通过实现WritableComparable接口自定义排序逻辑。 示例假设统计文本中单词的出现次数
1. Map阶段
Mapper生成键值对如(hello, 1)。
2. Combiner阶段
Combiner对Mapper的输出进行局部聚合如将(hello, [1, 1, 1])合并为(hello, 3)。
3. Partitioner阶段
Partitioner根据键的哈希值决定数据发送到哪个Reducer。
4. Sort阶段
数据在发送到Reducer之前进行排序确保相同键的值按顺序处理。
5. Reduce阶段
Reducer对接收到的数据进行最终聚合生成(hello, 3)。 总结
Partitioner负责将Mapper输出的键值对分配到不同的Reducer确保负载均衡。
Combiner在Mapper端进行局部聚合减少数据传输量优化性能。 七、YARN在Hadoop中的作用及其与MapReduce的关系
YARN是Hadoop 2.0引入的核心组件用于资源管理和作业调度。它的主要作用是解耦资源管理和数据处理逻辑使得MapReduce只需专注于数据处理同时支持其他计算框架。 YARN的架构
YARN主要由以下几个组件组成
1. ResourceManager (RM)全局资源管理启动ApplicationMaster。
2. NodeManager (NM)节点资源管理向ResourceManager报告资源使用情况和任务状态。
3. ApplicationMaster (AM)
作业管理每个应用程序都有一个ApplicationMaster负责与ResourceManager协商资源与NodeManager协作执行任务。任务调度ApplicationMaster负责将任务调度到合适的容器中执行。
4. Container理解为资源的封装任务在Container中执行由NodeManager监控。 YARN与MapReduce的关系
1. 解耦资源管理和作业调度
在Hadoop 1.0中MapReduce既负责资源管理又负责作业调度导致扩展性和灵活性受限。YARN将资源管理和作业调度解耦使得MapReduce只需专注于数据处理逻辑。
2. MapReduce作为YARN的一个应用程序
在YARN架构下MapReduce作为一个应用程序运行由ApplicationMaster负责作业的管理和任务调度。MapReduce的ResourceManager和JobTracker功能被YARN的ResourceManager和ApplicationMaster取代。
3. 支持多计算框架
YARN不仅支持MapReduce还支持其他计算框架如Spark、Flink等使得Hadoop成为一个通用的数据处理平台。 示例一个MapReduce作业
用户提交MapReduce作业到YARN的ResourceManagerResourceManager为该作业分配资源并启动一个ApplicationMasterApplicationMaster与ResourceManager协商资源将Map和Reduce任务调度到各个NodeManager的Container中执行NodeManager监控任务的执行情况并向ApplicationMaster报告状ApplicationMaster在作业完成后向ResourceManager注销并释放资源。 八、Hadoop MapReduce和Apache Spark都是大数据处理框架请简要说明它们的主要区别。
1. 数据处理模型
Hadoop MapReduce批处理适合静态数据数据处理分为Map和Reduce两个阶段中间结果需要写入磁盘。
Apache Spark支持批处理、流处理、交互式查询和机器学习等多种数据处理模式利用内存进行计算减少磁盘I/O显著提高性能。
2. 性能
Hadoop MapReduce磁盘I/O性能相对较低适合高延迟的批处理作业。
Apache Spark内存计算低延迟。
3. 易用性
Hadoop MapReduce编程模型相对复杂API限制API较为底层开发效率较低
Apache Spark高级APISpark提供了丰富的高级API如Scala、Java、Python、R易于使用。开发效率高。
4. 生态系统
Hadoop MapReduce:MapReduce是Hadoop生态系统的一部分依赖HDFS进行数据存储,
Hadoop生态系统成熟稳定适合大规模批处理。
Apache Spark: Spark有自己的生态系统(独立)支持多种数据源如HDFS、S3、Cassandra。丰富库Spark提供了丰富的库如Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX支持多种数据处理需求。
总结
Hadoop MapReduce适合大规模批处理和高容错性需求的场景但性能较低编程复杂。
Apache Spark适合实时数据处理、迭代计算和多种数据处理模式性能高易于使用。 九、在配置Hadoop集群时的关键配置参数 1. dfs.replication ◦ 作用指定HDFS中每个数据块的副本数量。 ◦ 解释默认值为3表示每个数据块会在集群中存储3个副本。增加副本数可以提高数据的可靠性和容错性但也会增加存储开销。 2.mapreduce.tasktracker.map.tasks.maximum和 mapreduce.tasktracker.reduce.tasks.maximum ◦ 作用分别指定每个NodeManager上可以同时运行的Map任务和Reduce任务的最大数量。 ◦ 解释这些参数影响集群的并发处理能力。合理设置这些参数可以优化资源利用率和作业执行效率。 3. yarn.scheduler.maximum-allocation-mb ◦ 作用指定YARN可以为每个容器分配的最大内存量。 ◦ 解释这个参数决定了单个任务可以使用的最大内存资源。合理设置可以防止单个任务占用过多资源影响其他任务的执行。 十、数据本地性优化在Hadoop中数据本地性Data Locality是什么为什么它对性能优化至关重要 **数据本地性Data Locality**是指计算任务在数据所在的节点上执行尽量减少数据的网络传输。 • 重要性 ◦ 减少网络开销数据本地性可以减少数据在网络中的传输降低网络带宽的消耗。 ◦ 提高性能本地数据处理速度远快于通过网络传输数据后再处理显著提高作业的执行效率。 ◦ 负载均衡数据本地性有助于均衡集群中各节点的负载避免某些节点过载。 十一、Hadoop故障处理在Hadoop集群中如果某个DataNode宕机系统会如何处理NameNode在这个过程中扮演了什么角色 1. 检测故障 ◦ NameNode通过心跳机制检测到DataNode宕机。 2. 副本复制 ◦ NameNode会检查宕机DataNode上存储的数据块发现副本数量不足时会启动副本复制过程将数据块复制到其他健康的DataNode上。 3. 更新元数据 ◦ NameNode更新元数据信息记录新的数据块副本位置。 NameNode的角色 • 元数据管理NameNode负责管理文件系统的元数据包括文件到数据块的映射和数据块的位置信息。 • 故障检测与恢复NameNode通过心跳机制检测DataNode的状态并在DataNode宕机时协调数据块的复制和恢复。 十二、Hadoop应用场景 应用场景日志分析 • 场景描述大型互联网公司每天生成大量的日志数据需要对这些日志进行分析以提取用户行为、系统性能等信息。大规模数据处理成本效益高容错性批处理
