hadoop面试题！这6个！经常问！

问题一：什么是Hadoop？

Hadoop是一个开源软件框架，用于存储大量数据，并在具有多个廉价硬件节点（即低成本硬件）的集群上处理/查询这些数据。简而言之，Hadoop由以下部分组成：

HDFS（Hadoop分布式文件系统）：HDFS允许您以分布式和冗余的方式存储大量数据。例如，1 GB（即1024 MB）文本文件可以拆分为16*128MB文件，并存储在Hadoop集群中的8个不同节点上。每个拆分可以复制3次以获得容错性，这样，如果1个节点关闭，您就可以访问备份。HDFS适用于顺序 一次写入和多次读取类型访问。

MapReduce：一个计算框架。它以分布式和并行的方式处理大量数据。当您为年龄大于18岁的所有用户查询上述1 GB文件时，将显示并行运行的“8 map”函数，在其128MB拆分文件中提取年龄大于18岁的用户，然后运行“reduce”函数，将所有单个输出合并为一个最终结果。

YARN（又一个资源管理器）：作业调度和集群资源管理的框架。

Hadoop生态系统，拥有15多种框架和工具，如Sqoop, Flume, Kafka, Pig, Hive, Spark, Impala等，可将数据摄取到HDFS中，在HDFS中对数据进行处理（即转换，填充，聚合等），并从HDFS中查询数据以进行商业智能和分析。ig和Hive等工具是MapReduce之上的抽象层，而Spark和Impala等其他工具是MapReduce的改进架构/设计，可以大大改善延迟，以支持近实时（即NRT）和实时处理。

问题2：为什么商业公司要从传统的数据仓库工具转移到基于Hadoop生态系统的更智能的数据中心？

各组织正在进行努力，以增强他们的：

现有数据基础设施：

主要使用存储在高端和昂贵存储中的“结构化数据”

主要作为ETL批处理作业处理，用于将数据摄取到RDBMS和数据仓库系统中进行数据挖掘、分析和报告，以做出关键业务决策。

主要处理千兆字节到兆兆字节的数据量

基于Hadoop的更智能的数据基础设施

结构化（如RDBMS）、非结构化（如图像、PDF、文档）和半结构化（如日志、XML）数据可以以可扩展和容错的方式存储在更便宜的机器中。

数据可以通过批处理作业和近实时（即NRT、200毫秒至2秒）流式处理（如Flume和Kafka）摄取。

使用Spark和Impala等工具可以低延迟（即低于100毫秒）查询数据。

可以存储兆兆字节到兆兆兆字节的更大数据量。

这使商业公司能够使用更智能和更大的数据做出更好的业务决策，并使用更强大的工具来摄取数据、处理存储的数据（例如聚合、充实、转换等），以及查询具有低延迟功能的已被征用数据，以进行报告和业务智能。

问题3：智能和大型数据中心架构与传统的数据仓库架构有何不同？

传统的企业数据仓库架构

基于Hadoop的数据中心架构

问题4：基于Hadoop的数据中心有哪些好处？

随着数据量和复杂性的增长，改进了整体SLA（即服务水平协议）。例如，“无共享”架构，并行处理，内存密集型处理框架（如Spark和Impala）以及YARN容量调度程序中的资源抢占。

扩展数据仓库可能很昂贵。添加额外的高端硬件容量和  数据仓库工具许可可能会花费更多。基于Hadoop的解决方案不仅可以通过商用硬件节点和  开源工具降低成本，还可以通过将数据转换卸载到Spark和Impala等Hadoop工具来补充数据仓库的解决方案，从而更有效地并行处理大数据。这也将释放数据仓库资源。

探索新的途径和线索。Hadoop可以为数据科学家提供探索性沙箱，以发现社交媒体，日志文件，电子邮件等中可能有价值的数据，这些数据通常在数据仓库中不可用。

灵活性更好。业务需求通常会发生变化，这需要更改架构和报告。基于Hadoop的解决方案不仅可以灵活地处理不断发展的模式，还可以处理来自不同来源的半结构化和非结构化数据，如社交媒体，应用程序日志文件，图像，PDF和文档文件。

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问题5：大数据解决方案的关键步骤是什么？

接收数据、存储数据（即数据建模）和处理数据（即数据打包、数据转换和查询数据）。

摄取数据

从各种来源提取数据，如：

关系数据库管理系统，如Oracle、MySQL等。

ERP企业资源规划（即ERP）系统，如SAP。

CRM客户关系管理系统，如Siebel、Salesforce等。

社交媒体提要和日志文件。

平面文件、文档和图像。

并将它们存储在基于“Hadoop分布式文件系统”的数据集群上，该文件缩写为HDFS。数据可以通过批处理作业（例如每15分钟运行一次，每晚一次等），近实时流（即100ms到2分钟）和实时流（即100ms以下）进行摄取。

Hadoop中使用的一个常用术语是“ Schema-On-Read ”。这意味着可以根据处理应用程序的要求，在处理时应用结构，将未处理（也称为原始）数据加载到HDFS中。这与“Schema-On-Write”不同，后者在RDBMS中使用，其中需要在加载数据之前定义模式。

存储数据

数据可以存储在HDFS或NoSQL数据库（如HBase）上。HDFS 针对顺序访问  和“一次写入和多次读取”的使用模式进行了优化。HDFS具有高读取和写入速率，因为它可以将I / O并行化为多个驱动器。HBase位于HDFS之上，以列的方式将数据存储为键/值对。HBase适用于随机读/写访问。在将数据存储在Hadoop之前，您需要考虑以下事项：

数据存储格式：可以应用多种文件格式（例如CSV，JSON，序列，AVRO，Parquet等）和数据压缩算法（例如snappy，LZO，gzip，bzip2等）。每个都有特殊的优势。像LZO和bzip2这样的压缩算法是可拆分的。

数据建模：尽管Hadoop具有无架构特性，但架构设计仍是一个重要的考虑因素。这包括存储在HBase，Hive和Impala中的对象的目录结构和模式。Hadoop通常充当整个组织的数据中心，并且数据旨在共享。因此，精心构建和组织存储数据非常重要。

元数据管理：与存储数据相关的元数据。

多租户：随着更智能的数据中心托管多个用户，组和应用程序。这通常会带来与治理，标准化和管理相关的挑战。

处理数据

Hadoop的处理框架使用HDFS。它使用“ 无共享 ”架构，在分布式系统中，每个节点完全独立于系统中的其他节点。没有像CPU、内存和磁盘存储这样的共享资源会成为瓶颈。Hadoop的处理框架（如Spark，Pig，Hive，Impala等）处理数据的不同子集，无需管理对共享数据的访问。“ 无共享 ”架构具有很高的可扩展性，因为可以添加更多节点而无需进一步争用和 容错 ，因为每个节点是独立的，并且没有单点故障，且系统可以从单个节点的故障中快速恢复。

问题6：您将如何选择存储和处理数据的不同文件格式？

关键设计决策之一是基于以下方面的文件格式：

使用模式如访问50列中的5列，而不是访问大多数列。

并行处理的可分割性。

块压缩节省存储空间与读/写/传输性能

用于添加字段，修改字段和重命名字段的模式演变。

CSV文件

CSV文件通常用于在Hadoop和外部系统之间交换数据。CSV可读且可分析。CSV对于从数据库批量加载到Hadoop或分析数据库非常方便。在Hadoop中使用CSV文件时，不要包含页眉或页脚行。文件的每一行都应该包含记录。CSV文件限制了对架构评估的支持，因为新字段只能附加到记录的末尾，而现有字段永远都不受限制。CSV文件不支持块压缩，因此压缩CSV文件会带来巨大的读取性能成本。

JSON文件

JSON记录不同于JSON文件；每一行都是它自己的JSON记录。由于JSON为每个记录同时存储模式和数据，因此它支持完整的模式演化和可分割性。此外，JSON文件不支持块级压缩。

序列文件

序列文件以二进制格式存储数据，其结构与CSV文件类似。与CSV文件不同，序列文件支持块压缩。序列文件也可拆分。序列文件可以用来解决“小文件问题”，通过组合较小的XML文件，将文件名存储为键，文件内容存储为值。由于读取序列文件的复杂性，它们更适合于飞行中（即中间）的数据存储。

注意：序列文件是以Java为中心的，不能跨平台使用。

Avro文件

这些适用长期存储。Avro文件存储带有数据的元数据，但也允许指定用于读取文件的独立模式。这样可以实现完整的模式演变支持，允许您通过定义新的独立模式来重命名、添加和删除字段以及更改字段的数据类型。Avro文件以JSON格式定义架构，数据将采用二进制JSON格式。Avro文件也是可拆分的，  并支持块压缩。更适合使用模式需要行级访问的地方。这意味着将查询该行中的所有列。当一行有50+列且使用模式只需要访问10列或更少列时不适用。Parquet文件格式更适合此列访问使用模式。

柱状格式，例如RCFile，ORC

RDBM以面向行的方式存储记录，因为这对于需要获取记录的许多列的情况很有效。如果在将记录写入磁盘时所有列值都是已知的，那么面向行的写入也是有效的。但是，如果只获取一行中10%的列，或者在写入时不知道所有列的值，那么这种方法就没有效率。这就是柱状文件更有意义的地方。所以柱状格式很好用。

在不属于查询的列上跳过I / O和解压缩

用于只访问一小部分列的查询。

对于数据仓库类型的应用程序，用户希望在大量记录集合上聚合某些列。

RC&ORC格式是专门用Hive编写的，而不是作为Parquet的通用格式。

Parquet文件

Parquet文件是一个像RC和ORC的柱状文件。Parquet文件支持块压缩并针对查询性能进行了优化，因为可以从50多列记录中选择10个或更少的列。Parquet文件写入性能比非柱式文件格式慢。Parquet还支持有限的模式演变，允许在最后添加新列。可以使用Avro API和Avro架构读取和写入Parquet。

因此，总而言之，您应该优先考虑序列，Avro和Parquet文件格式; 用于原始和中间存储的序列文件，以及用于处理的Avro和Parquet文件。