Hadoop面試中6個(gè)常見的問題及答案

準(zhǔn)備好面試了嗎？呀，需要Hadoop的知識(shí)?。?？不要慌！這里有一些可能會(huì)問到的問題以及你應(yīng)該給出的答案。

Q1.什么是Hadoop？

Hadoop是一個(gè)開源軟件框架，用于存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)，并發(fā)處理/查詢?cè)诰哂卸鄠€(gè)商用硬件（即低成本硬件）節(jié)點(diǎn)的集群上的那些數(shù)據(jù)?？傊?，Hadoop包括以下內(nèi)容：

HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系統(tǒng)）：HDFS允許你以一種分布式和冗余的方式存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)。例如，1 GB（即1024 MB）文本文件可以拆分為16 * 128MB文件，并存儲(chǔ)在Hadoop集群中的8個(gè)不同節(jié)點(diǎn)上。每個(gè)分裂可以復(fù)制3次，以實(shí)現(xiàn)容錯(cuò)，以便如果1個(gè)節(jié)點(diǎn)故障的話，也有備份。HDFS適用于順序的“一次寫入、多次讀取”的類型訪問。

MapReduce：一個(gè)計(jì)算框架。它以分布式和并行的方式處理大量的數(shù)據(jù)。當(dāng)你對(duì)所有年齡> 18的用戶在上述1 GB文件上執(zhí)行查詢時(shí)，將會(huì)有“8個(gè)映射”函數(shù)并行運(yùn)行，以在其128 MB拆分文件中提取年齡> 18的用戶，然后“reduce”函數(shù)將運(yùn)行以將所有單獨(dú)的輸出組合成單個(gè)最終結(jié)果。

YARN（Yet Another Resource Nagotiator，又一資源定位器）：用于作業(yè)調(diào)度和集群資源管理的框架。

Hadoop生態(tài)系統(tǒng)，擁有15多種框架和工具，如Sqoop，F(xiàn)lume，Kafka，Pig，Hive，Spark，Impala等，以便將數(shù)據(jù)攝入HDFS，在HDFS中轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)（即變換，豐富，聚合等），并查詢來(lái)自HDFS的數(shù)據(jù)用于商業(yè)智能和分析。某些工具（如Pig和Hive）是MapReduce上的抽象層，而Spark和Impala等其他工具則是來(lái)自MapReduce的改進(jìn)架構(gòu)/設(shè)計(jì)，用于顯著提高的延遲以支持近實(shí)時(shí)（即NRT）和實(shí)時(shí)處理。

Q2.為什么組織從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具轉(zhuǎn)移到基于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的智能數(shù)據(jù)中心？

Hadoop組織正在從以下幾個(gè)方面提高自己的能力：

現(xiàn)有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施：

主要使用存儲(chǔ)在高端和昂貴硬件中的“structured data，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)”

主要處理為ETL批處理作業(yè)，用于將數(shù)據(jù)提取到RDBMS和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)中進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，分析和報(bào)告，以進(jìn)行關(guān)鍵業(yè)務(wù)決策。

主要處理以千兆字節(jié)到兆字節(jié)為單位的數(shù)據(jù)量

基于Hadoop的更智能的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，其中

結(jié)構(gòu)化（例如RDBMS），非結(jié)構(gòu)化（例如images，PDF，docs ）和半結(jié)構(gòu)化（例如logs，XMLs）的數(shù)據(jù)可以以可擴(kuò)展和容錯(cuò)的方式存儲(chǔ)在較便宜的商品機(jī)器中。

可以通過批處理作業(yè)和近實(shí)時(shí)（即，NRT，200毫秒至2秒）流（例如Flume和Kafka）來(lái)攝取數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)可以使用諸如Spark和Impala之類的工具以低延遲（即低于100毫秒）的能力查詢。

可以存儲(chǔ)以兆兆字節(jié)到千兆字節(jié)為單位的較大數(shù)據(jù)量。

這使得組織能夠使用更強(qiáng)大的工具來(lái)做出更好的業(yè)務(wù)決策，這些更強(qiáng)大的工具用于獲取數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)移存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)（例如聚合，豐富，變換等），以及使用低延遲的報(bào)告功能和商業(yè)智能。

Q3.更智能&更大的數(shù)據(jù)中心架構(gòu)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)有何不同？

傳統(tǒng)的企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)

基于Hadoop的數(shù)據(jù)中心架構(gòu)

Q4.基于Hadoop的數(shù)據(jù)中心的好處是什么？

隨著數(shù)據(jù)量和復(fù)雜性的增加，提高了整體SLA（即服務(wù)水平協(xié)議）。例如，“Shared Nothing”架構(gòu)，并行處理，內(nèi)存密集型處理框架，如Spark和Impala，以及YARN容量調(diào)度程序中的資源搶占。

縮放數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可能會(huì)很昂貴。添加額外的高端硬件容量以及獲取數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具的許可證可能會(huì)顯著增加成本。基于Hadoop的解決方案不僅在商品硬件節(jié)點(diǎn)和開源工具方面更便宜，而且還可以通過將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換卸載到Hadoop工具（如Spark和Impala）來(lái)補(bǔ)足數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案，從而更高效地并行處理大數(shù)據(jù)。這也將釋放數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)資源。

探索新的渠道和線索。Hadoop可以為數(shù)據(jù)科學(xué)家提供探索性的沙盒，以從社交媒體，日志文件，電子郵件等地方發(fā)現(xiàn)潛在的有價(jià)值的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)通常在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中不可得。

更好的靈活性。通常業(yè)務(wù)需求的改變，也需要對(duì)架構(gòu)和報(bào)告進(jìn)行更改?；?a href='/map/hadoop/' style='color:#000;font-size:inherit;'>Hadoop的解決方案不僅可以靈活地處理不斷發(fā)展的模式，還可以處理來(lái)自不同來(lái)源，如社交媒體，應(yīng)用程序日志文件，image，PDF和文檔文件的半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

Q5.大數(shù)據(jù)解決方案的關(guān)鍵步驟是什么？

提取數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)（即數(shù)據(jù)建模）和處理數(shù)據(jù)（即數(shù)據(jù)加工，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和查詢數(shù)據(jù)）。

提取數(shù)據(jù)

從各種來(lái)源提取數(shù)據(jù)，例如：

RDBM（Relational Database Management Systems）關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，如Oracle，MySQL等。

ERPs（Enterprise Resource Planning）企業(yè)資源規(guī)劃（即ERP）系統(tǒng)，如SAP。

CRM（Customer Relationships Management）客戶關(guān)系管理系統(tǒng)，如Siebel，Salesforce等

社交媒體Feed和日志文件。

平面文件，文檔和圖像。

并將其存儲(chǔ)在基于“Hadoop分布式文件系統(tǒng)”（簡(jiǎn)稱HDFS）的數(shù)據(jù)中心上?？梢酝ㄟ^批處理作業(yè)（例如每15分鐘運(yùn)行一次，每晚一次，等），近實(shí)時(shí)（即100毫秒至2分鐘）流式傳輸和實(shí)時(shí)流式傳輸（即100毫秒以下）去采集數(shù)據(jù)。

Hadoop中使用的一個(gè)常用術(shù)語(yǔ)是“Schema-On-Read”。這意味著未處理（也稱為原始）的數(shù)據(jù)可以被加載到HDFS，其具有基于處理應(yīng)用的需求在處理之時(shí)應(yīng)用的結(jié)構(gòu)。這與“Schema-On-Write”不同，后者用于需要在加載數(shù)據(jù)之前在RDBM中定義模式。

存儲(chǔ)數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)可以存儲(chǔ)在HDFS或NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，如HBase。HDFS針對(duì)順序訪問和“一次寫入和多次讀取”的使用模式進(jìn)行了優(yōu)化。HDFS具有很高的讀寫速率，因?yàn)樗梢詫 / O并行到多個(gè)驅(qū)動(dòng)器。HBase在HDFS之上，并以柱狀方式將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為鍵/值對(duì)。列作為列家族在一起。HBase適合隨機(jī)讀/寫訪問。在Hadoop中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)之前，你需要考慮以下幾點(diǎn)：

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式：有許多可以應(yīng)用的文件格式（例如CSV，JSON，序列，AVRO，Parquet等）和數(shù)據(jù)壓縮算法（例如snappy，LZO，gzip，bzip2等）。每個(gè)都有特殊的優(yōu)勢(shì)。像LZO和bzip2的壓縮算法是可拆分的。

數(shù)據(jù)建模：盡管Hadoop的無(wú)模式性質(zhì)，模式設(shè)計(jì)依然是一個(gè)重要的考慮方面。這包括存儲(chǔ)在HBase，Hive和Impala中的對(duì)象的目錄結(jié)構(gòu)和模式。Hadoop通常用作整個(gè)組織的數(shù)據(jù)中心，并且數(shù)據(jù)旨在共享。因此，結(jié)構(gòu)化和有組織的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)很重要。

元數(shù)據(jù)管理：與存儲(chǔ)數(shù)據(jù)相關(guān)的元數(shù)據(jù)。

多用戶：更智能的數(shù)據(jù)中心托管多個(gè)用戶、組和應(yīng)用程序。這往往導(dǎo)致與統(tǒng)治、標(biāo)準(zhǔn)化和管理相關(guān)的挑戰(zhàn)。

處理數(shù)據(jù)

Hadoop的處理框架使用HDFS。它使用“Shared Nothing”架構(gòu)，在分布式系統(tǒng)中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)完全獨(dú)立于系統(tǒng)中的其他節(jié)點(diǎn)。沒有共享資源，如CPU，內(nèi)存以及會(huì)成為瓶頸的磁盤存儲(chǔ)。Hadoop的處理框架（如Spark，Pig，Hive，Impala等）處理數(shù)據(jù)的不同子集，并且不需要管理對(duì)共享數(shù)據(jù)的訪問。 “Shared Nothing”架構(gòu)是非?？蓴U(kuò)展的，因?yàn)楦嗟墓?jié)點(diǎn)可以被添加而沒有更進(jìn)一步的爭(zhēng)用和容錯(cuò)，因?yàn)槊總€(gè)節(jié)點(diǎn)是獨(dú)立的，并且沒有單點(diǎn)故障，系統(tǒng)可以從單個(gè)節(jié)點(diǎn)的故障快速恢復(fù)。

Q6.你會(huì)如何選擇不同的文件格式存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)？

設(shè)計(jì)決策的關(guān)鍵之一是基于以下方面關(guān)注文件格式：

使用模式，例如訪問50列中的5列，而不是訪問大多數(shù)列。

可并行處理的可分裂性。

塊壓縮節(jié)省存儲(chǔ)空間vs讀/寫/傳輸性能

模式演化以添加字段，修改字段和重命名字段。

CSV文件

CSV文件通常用于在Hadoop和外部系統(tǒng)之間交換數(shù)據(jù)。CSV是可讀和可解析的。 CSV可以方便地用于從數(shù)據(jù)庫(kù)到Hadoop或到分析數(shù)據(jù)庫(kù)的批量加載。在Hadoop中使用CSV文件時(shí)，不包括頁(yè)眉或頁(yè)腳行。文件的每一行都應(yīng)包含記錄。CSV文件對(duì)模式評(píng)估的支持是有限的，因?yàn)樾?a href='/map/ziduan/' style='color:#000;font-size:inherit;'>字段只能附加到記錄的結(jié)尾，并且現(xiàn)有字段不能受到限制。CSV文件不支持塊壓縮，因此壓縮CSV文件會(huì)有明顯的讀取性能成本。

JSON文件

JSON記錄與JSON文件不同；每一行都是其JSON記錄。由于JSON將模式和數(shù)據(jù)一起存儲(chǔ)在每個(gè)記錄中，因此它能夠?qū)崿F(xiàn)完整的模式演進(jìn)和可拆分性。此外，JSON文件不支持塊級(jí)壓縮。

序列文件

序列文件以與CSV文件類似的結(jié)構(gòu)用二進(jìn)制格式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。像CSV一樣，序列文件不存儲(chǔ)元數(shù)據(jù)，因此只有模式進(jìn)化才將新字段附加到記錄的末尾。與CSV文件不同，序列文件確實(shí)支持塊壓縮。序列文件也是可拆分的。序列文件可以用于解決“小文件問題”，方式是通過組合較小的通過存儲(chǔ)文件名作為鍵和文件內(nèi)容作為值的XML文件。由于讀取序列文件的復(fù)雜性，它們更適合用于在飛行中的（即中間的）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

注意：序列文件是以Java為中心的，不能跨平臺(tái)使用。

Avro文件

適合于有模式的長(zhǎng)期存儲(chǔ)。Avro文件存儲(chǔ)具有數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)，但也允許指定用于讀取文件的獨(dú)立模式。啟用完全的模式進(jìn)化支持，允許你通過定義新的獨(dú)立模式重命名、添加和刪除字段以及更改字段的數(shù)據(jù)類型。Avro文件以JSON格式定義模式，數(shù)據(jù)將采用二進(jìn)制JSON格式。Avro文件也是可拆分的，并支持塊壓縮。更適合需要行級(jí)訪問的使用模式。這意味著查詢?cè)撔兄械乃辛?。不適用于行有50+列，但使用模式只需要訪問10個(gè)或更少的列。Parquet文件格式更適合這個(gè)列訪問使用模式。

Columnar格式，例如RCFile，ORC

RDBM以面向行的方式存儲(chǔ)記錄，因?yàn)檫@對(duì)于需要在獲取許多列的記錄的情況下是高效的。如果在向磁盤寫入記錄時(shí)已知所有列值，則面向行的寫也是有效的。但是這種方法不能有效地獲取行中的僅10％的列或者在寫入時(shí)所有列值都不知道的情況。這是Columnar文件更有意義的地方。所以Columnar格式在以下情況下工作良好

在不屬于查詢的列上跳過I / O和解壓縮

用于僅訪問列的一小部分的查詢。

用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)型應(yīng)用程序，其中用戶想要在大量記錄上聚合某些列。

RC和ORC格式是專門用Hive寫的而不是通用作為Parquet。

Parquet文件

Parquet文件是一個(gè)columnar文件，如RC和ORC。Parquet文件支持塊壓縮并針對(duì)查詢性能進(jìn)行了優(yōu)化，可以從50多個(gè)列記錄中選擇10個(gè)或更少的列。Parquet文件寫入性能比非columnar文件格式慢。Parquet通過允許在最后添加新列，還支持有限的模式演變。Parquet可以使用Avro API和Avro架構(gòu)進(jìn)行讀寫。

所以，總而言之，相對(duì)于其他，你應(yīng)該會(huì)更喜歡序列，Avro和Parquet文件格式；序列文件用于原始和中間存儲(chǔ)，Avro和Parquet文件用于處理。