前言
hadoop在大資料面試中的比重已經呈下降趨勢了，因為有spark的存在，hadoop存在感越來越低，但因為有分布式檔案系統HDFS的存在，hadoop也不會被時代所拋棄，
面試程序中涉及hadoop的知識點主要集中與shuffle程序，切片機制，性能調優，以及datanode掛了怎么辦，HA高可用等這些真實場景問題，可見除了一些基本的知識基礎之外，性能調優和真實場景的相關問題是面試問的比較多的，
秋招高頻題
1.hadoop的各個組件
2.hadoop作業提交到yarn的流程：
（1）client將切片清單/配置/jar包上傳到HDFS，
（2）RM收到請求后，選一個滿足要求的NM，通知它啟動一個特殊的Container，稱為ApplicationMaster(AM)，后續流程由AM發起，
（3）AM啟動后，從HDFS下載切片清單，AM向RM申請資源(Container)，
（4）若有足夠資源，RM會將Container分給NM,Container反向注冊給AM，
（5）AM將任務分發給Container，
（6）Container執行具體任務，NM監控任務執行情況，
（7）各個Container向AM匯報自己的執行情況，都完成后，AM向RM注銷任務，RM向NM殺死Container,任務結束.
3.hive與spark區別
4.Hadoop沒被淘汰因為什么？hdfs
5.hdfs與hbase有什么關系？
hbase底層是hdfs
6.hdfs默認副本數為什么是3？
hdfs采用機架感知策略來改進資料可靠性，可用性和網路帶寬的利用率，
在大多數情況下，hdfs的副本數是3，hdfs的存放策略是一個副本在本地機架節點上，另外一個副本存放在同一機架的另一個節點上，第三個副本存放在不同機架的節點上
這種策略是減少了機架間的資料傳輸，提高了寫操作的效率，
7.hdfs讀寫流程
- hdfs寫流程：
（1）客戶端與NameNode建立連接，創建檔案元資料資訊
（2）NameNode判斷元資料是否有效
（3）NameNode觸發副本存放策略，回傳一個有序的DataNode串列
（4）client與DataNode建立管道連接，客戶端將檔案塊切成一個個packet
（5）客戶端將packet放入管道并向第一個DataNode傳輸
（6）第一個DataNode保存后發送給第二個DataNode，第二個DataNode保存后發送給第三個DataNode（類似流水線）
（7）幾個DataNode會與NameNode建立心跳，確認傳輸完成后完成寫流程
- hdfs讀流程：
（1）HDFS會盡量讀離它最近的副本，即如果同一個機架上有副本，就讀它
（2）客戶端與NameNode互動檔案元資料，獲取檔案塊的位置，NameNode會按照距離策略排序回傳DataNode串列
（3）客戶端從最近的DataNode開始讀，先建立管道，然后DataNode將檔案塊的一個個packet傳給客戶端，
8.MapReduce中Shuffle程序：
（1）shuffle發生在map()方法之后，reduce()方法之前
（2）在map()完成后，會先通過getPartition()方法得到記錄進入哪個磁區
（3）然后資料進入環形緩沖區(默認100兆，超過80%會反向溢寫)，溢寫時對資料進行快排，對key按照字典序對索引進行排序
（4）溢寫完產生多個溢寫檔案，進行磁區歸并排序，將資料放到指定磁區，等待reduce拉取
（5）每個reduce拉取自己指定磁區的資料，首先放入記憶體，記憶體不夠再寫入磁盤，進行歸并排序，還可進行分組排序，最后進入reduce方法
9.map端的并行度取決于切片數
10.為什么要有shuffle程序，為什么有reduce就要有shuffle程序
shuffle的本意是洗牌，把一組有一定規律的資料盡量打散轉換成一組無規律的資料，而MapReduce中的shuffle更像是洗牌的逆程序，
把一組無規律的資料盡量轉換成一組具有一定規律的資料，Map是映射，負責資料的過濾分發，reduce是規約，負責資料的計算歸并
reduce的資料來源于map,map的輸出即為reduce的輸入，reduce需要通過shuffle來獲取資料，
shuffle程序必然涉及磁區器，需要重新計算資料所屬磁區，這樣相同的key才會經hash后進入同一個磁區，完成資料的過濾分發程序，
11.mapreduce分桶的作用
分桶可以利于檢索我們想要的資料，縮小了檢索的范圍
12.某個datanode掛了怎么辦？
13.mapreduce的容錯機制：
（1）JobTracker:無容錯機制，掛掉之后需要人工介入，重啟
用戶可通過配置一些引數，以便JobTracker重啟后，讓作業恢復運行，這樣JobTracker重啟前，會在histrory log中記錄各個作業的運行狀態
這樣在JobTracker重啟后，重新提交這些作業，并只對未完成的task進行重新調度，
（2）TaskTracker：匯報心跳
當超過引數超過的時間間隔時未向jobTracker匯報心跳，則認為它死亡，并將其從調度池中洗掉；還可設定一些tasktracker host，表示這些節點不允許接入集群，也不會被分配task
（3）Job
當一個作業在某個tasktracker上失敗的task個數超過設定值，則該tasktracker被加到該job的黑名單中
（4）Task
每個map Task，每個reduce task都有最大嘗試次數
（5）record
跳過壞記錄的條數也可設定
（6）磁盤
用戶可配置多個磁盤目錄，將map task中間結果分到不同的磁盤上，增強容錯性，map task臨時結果將被輪詢寫到這些目錄上，以避免某個磁盤檔案目錄資料過多，
也可每次選擇資料最少的磁盤目錄寫入，采樣小頂堆等
14.hadoop的HA：
（1）多個節點，主NN(active 狀態)與備NN(Standby 狀態)，主NN對外提供服務
（2）利用一個可靠的中間件集群(JN)journalonde負責同步NN的editLog，實作最終一致性，
（3）通過zookeeper集群協調NN的主從選舉和切換，用到了zk的事件回呼機制，
用兩個行程分別監聽主備有無掛掉，一個掛了，會在zk釋放鎖，通過回呼機制讓另一個NN搶鎖，以便備成為主；若監聽主的行程掛了，zk也會釋放鎖，備節點成為主節點
（4）DN同時向NN匯報block塊的資訊，
HA的資料最終一致性由兩部分組成：
一是中間件集群JN同步主NN的editlog，備NN去訂閱JN的日志，實作最終一致性，這就完成了客戶端互動操作的同步，
二是通過心跳機制DN定期向所有NN發送block塊的資訊，
HDFS-Federation解決方案：
解決了NN的訪問壓力過大，記憶體受限的問題；通過元資料分治，復用DN存盤，元資料訪問隔離性；DN目錄隔離block塊實作，
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