前言

数据日趋庞大和多样，读写数据的性能出现了瓶颈，并且用户应用对实时性和响应时间要求越来越高，处理和分析数据使用的模型越来越复杂，计算量指数级上升。因此我们需要设这么一种架构，能够：

存储大量数据
快速的处理大量数据
从大量数据中进行分析

Hadoop是什么？

Hadoop是一个开源的分布式计算和存储框架，由Apache基金会开发和维护。
Hadoop为庞大的计算机集群(集群：多个服务器组成的一个集体)提供可靠的、可伸缩的应用层计算和存储支持，它允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据，并且支持在单台计算机和几千台计算机之间进行扩展。
Hadoop使用Java开发，所以可以在不同硬件平台的计算机上部署和应用。

Hadoop的优势？

高可靠性：底层维护多个数据副本，即使Hadoop某个计算节点出现故障，也不会导致数据的丢失。
高扩展性：可以方便地扩展数以千计的节点。
高效性：在MapReduce的思想上，Hadoop是并行工作的，可以加快任务处理速度。
高容错性：能够自动将失效的任务重新分配。

Hadoop的发展、组成？

Hadoop 1.x：为了解决两个问题，一个是海量数据如何存储，一个是海量数据如何计算。该版本的Hadoop核心设计就是HDFS(解决了海量数据存储的问题)、MapReduce(解决了海量数据如何计算)、Common(辅助工具)。
Hadoop 2.x：解决了Hadoop 1.x存在的单点故障和内存受限问题。该版本增加了资源管理器YARN，HDFS块的大小由64MB扩展为128MB。
Hadoop 3.x：在组成上和Hadoop 2.x没有任何区别。

Hadoop生态圈组件及其作用？

1. Sqoop：Sqoop是一款开源的工具，主要用于在大数据框架(Hadoop、Hive等)与传统的数据库(MySQL)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库中的数据导进Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
2. Flume：Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。
3. Kafka：Kafka是一种高吞吐量的分布式发布/订阅消息系统。
4. Spark：Spark是当前非常流行的开源大数据内存计算框架，可以基于Hadoop上存储的大数据进行计算。
5. HBase：HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，HBase不同于一般的关系型数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。
6. Hive：Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。
7. ZooKeeper：它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、服务式同步、组服务等。

HDFS架构概述？

HDFS主要由3个组件构成，分别是NameNode、SecondaryNode和DataNode。
HDFS是以Master/Slave模式运行的，其中，NameNode和SecondaryNameNode运行在Master节点上，而DataNode运行在Slave节点上，所以HDFS集群一般由一个NameNode、一个SecondaryNameNode和许多DataNode组成，其架构如下：
HDFS架构

在HDFS中，文件是被分成块来进行存储的，一个文件可以包含许多块，每个块存储在不同的DataNode中。
当一个客户端请求读取一个文件时，它需要先从NameNode中获取文件的元数据信息，然后从对应的数据节点上并行地读取数据块。

NameNode

NameNode是主服务器，负责管理文件系统的命名空间以及客户端对文件的访问。当客户端请求数据时，仅仅从NameNode中获取文件的元数据信息，具体的数据传输不经过NameNode，而是直接与具体的DataNode进行交互。

文件的元数据信息记录了文件系统中的文件名和目录名，以及它们之间的层级关系，同时也记录了每个文件目录的所有者及其权限，甚至还记录每个文件由哪些块组成，这些元数据信息记录在文件fsimage中。
当系统初次启动时，NameNode将读取fsimage中的信息并保存到内存中。

这些块的位置信息是由NameNode启动后从每个DataNode获取并保存在内存当中的(动态重建)，这样既减少了NameNode的启动时间，又减少了读取数据的查询时间，提高了整个系统的效率。

SecondaryNameNode

定时与NameNode进行同步，具体操作为：定期合并文件系统镜像和编辑日志，然后把合并后的传给NameNode，替换其镜像，并清空编辑日志。
NameNode失效后仍需要手工将其设置成主机。

NameNode和SecondaryNameNode的区别与联系？

区别：
NameNode负责管理整个文件系统的元数据，以及每一个文件锁对应的数据块信息；
SecondaryNameNode主要用于定期合并命名空间镜像和命名空间镜像的编辑日志。
联系：
SecondaryNameNode保存了一份和NameNode一直的镜像文件fsimage和编辑日志edits；
在NameNode发生故障时，可以从SecondaryNameNode恢复数据。

DataNode

DataNode是HDFS 中的从服务器，负责存储数据块，也为客户端提供数据块的读写服务，同时也响应NameNode的相关指令，如完成数据块的复制、删除等。
DataNode会定期发送心跳信息给NameNode，告知NameNode当前节点存储的文件块信息。
当DataNOde在执行块存储操作时，DataNode还会与其他DataNode通信，复制这些块到其他DataNode上实现冗余。

HDFS的读写机制

读文件

HDFS通过RPC调用NameNode获取文件块的位置信息，并对每个块返回所在的DataNode的地址信息，然后再从DataNode获取数据块。
操作步骤如下：

客户端发起读文件的请求；
NameNode将文件对应的数据块信息及每个块的位置信息，包括每个块的所有副本的位置信息，都传送给客户端；
客户端受到数据块地址信息后，会根据网络拓扑选择离它最近的DataNode通信，并行地读取数据块，如果失败，则选取另一个，并对故障的DataNode做标记，避免与它重复通信，并发送NameNode故障节点的信息。

写文件

当客户端发送写文件请求时，NameNode负责通知DataNode创建文件，在创建之前会检查客户端是否有允许写入数据的权限，通过检测后，NameNode会向日志文件中写入一条创建文件的操作记录。
操作步骤如下：

客户端在向NameNode发送写请求之前，先将数据写入本地的临时文件中；
待临时文件达到系统设置的块大小时，开始向NameNode请求写文件；
NameNode会检查集群中每个DataNode的状态信息，获取空闲的节点，并在检查客户端权限后创建文件，返回客户端一个数据块的id及其对应的DataNode的地址列表，列表中包含副本存放的地址；
客户端在获取DataNode相关信息后，将临时文件中的数据块写入列表中的第一个DataNode，DataNode接收后，将数据写入到本地磁盘，并以流水线的形式写入和备份到所有的DataNode中，每个DataNode收到数据后会向前一个结点发送确认信息。
当客户端收到DataNode的确认信息时，会向NameNode发送确认信息，，如果4中任何一个DataNode失败，客户端会告知NameNode，将数据备份到新的DataNode中。

YARN架构概述？

YARN是Hadoop集群资源管理系统，主要由ResourceManager、NodeManager、ApplicationManager和Container等几个组件构成。YARN架构如下：

ResourceManager：是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配，它根据程序的需求，调度优先级以及可用资源情况，动态分配特定节点来运行应用程序(处理客户端请求)，它与每个节点的NodeManager和每一个应用程序的ApplicationMaster协调工作(监控NodeManager和ApplicationMaster)。

NodeManager：负责本节点程序的运行，以及资源的管理和监控(管理单个节点的资源)，向ResourceManager汇报本节点的资源使用情况和Container运行状态，处理来自ApplicationMaster的命令，包括Container启动、停止等请求。

ApplicationMaster：ApplicationMaster负责与Scheduler协商合适的Container，跟踪应用程序的状态，以及监控它们的进度(任务的监控和容错)。每个应用程序都有自己的ApplicationMaster，负责与ResourceManager协商资源，并且和NodeManager协同工作来执行和监控任务。

Container：YARN中资源的抽象，封装了本地节点的多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络等。

MapReduce架构概述？

MapReduce的思想核心是“分而治之，先分后合”，即将一个大的、复杂的工作或任务，拆分成多个小的任务，并型处理，最终进行合并，适用于大量复杂的、时效性不高的任务处理场景。

MapReduce由两步分组成，分别是Map和Reduce两部分，Map负责“分”，把复杂的任务分解为若干个简单的任务来进行并行处理；Reduce负责“合”，将map阶段的结果进行全局汇总。

MapReduce主要是先读取文件数据，然后进行Map处理，接着Reduce处理，最后把处理的结果写到文件中。

Hadoop的默认块大小？

HDFS中的文件在物理上是分块存储，块的大小可以通过配置参数来规定，默认的大小是128MB。
HDFS块大小设置与磁盘的传输速度紧密相关。当寻址时间为传输时间的百分之一时，为最佳状态。一般的寻址时间约为10ms，则传输时间约为1s，而目前磁盘的传输速度普遍为100MB/s，所以将块的大小设置为128MB最为合理。
随着磁盘的传输速度的提升，可以适当调整块的大小。

Hadoop启动时需要启动哪些进程？作用分别是什么？

1. NameNode ：它是hadoop中的主服务器，管理文件系统名称空间和对集群中存储的文件的访问，保存有metadata。
2. SecondaryNameNode：它不是namenode的冗余守护进程，而是提供周期检查点和清理任务。帮助NN合并editslog，减少NN启动时间。
3. DataNode ：它负责管理连接到节点的存储（一个集群中可以有多个节点）。每个存储数据的节点运行一个datanode守护进程。
4. ResourceManager（JobTracker）： JobTracker负责调度DataNode上的工作。每个DataNode有一个TaskTracker，它们执行实际工作。
5. NodeManager（TaskTracker）：执行任务。
6. DFSZKFailoverController：高可用时它负责监控NN(NameNode)的状态，并及时的把状态信息写入ZK。它通过一个独立线程周期性的调用NN上的一个特定接口来获取NN的健康状态。FC也有选择谁作为Active NN的权利，因为最多只有两个节点，目前选择策略还比较简单（先到先得，轮换）。
7. JournalNode ：高可用情况下存放namenode的editlog文件。

参考
http://c.biancheng.net/view/6502.html
https://www.w3cschool.cn/hadoop/flxy1hdd.html
https://www.nowcoder.com/