Hadoop生态系统

AI生成声明: 本文档由AI辅助生成，旨在提供Hadoop生态系统的完整指南。

Hadoop是大数据领域的基础框架，理解Hadoop生态系统对于掌握大数据技术至关重要。

核心问题

Hadoop核心组件

1. HDFS（Hadoop Distributed File System）

   • 分布式文件系统
   • 高容错性
   • 适合大文件存储

2. MapReduce

   • 分布式计算框架
   • 批处理模型
   • 适合离线分析

3. YARN（Yet Another Resource Negotiator）

   • 资源管理器
   • 统一资源调度
   • 支持多种计算框架

Hadoop生态系统

• Hive：数据仓库工具，SQL on Hadoop
• HBase：NoSQL数据库，列式存储
• Spark：内存计算框架
• Flink：流处理框架
• Pig：数据流处理语言
• Sqoop：数据导入导出工具
• Flume：日志收集工具
• Kafka：消息队列（已单独介绍）

HDFS架构

核心组件

1. NameNode

   • 管理文件系统命名空间
   • 存储元数据
   • 单点故障（可通过HA解决）

2. DataNode

   • 存储实际数据
   • 定期向NameNode报告
   • 数据块复制

3. SecondaryNameNode

   • 辅助NameNode
   • 合并fsimage和edits
   • 非高可用方案

数据存储

• 块（Block）：默认128MB
• 副本（Replication）：默认3个副本
• 机架感知：优化数据分布

MapReduce原理

计算模型

1. Map阶段

   • 输入：键值对
   • 处理：并行处理
   • 输出：中间结果

2. Shuffle阶段

   • 排序
   • 分组
   • 数据传输

3. Reduce阶段

   • 输入：分组后的数据
   • 处理：聚合计算
   • 输出：最终结果

YARN架构

组件

1. ResourceManager

   • 全局资源管理
   • 应用调度
   • 集群资源分配

2. NodeManager

   • 节点资源管理
   • 容器管理
   • 向RM报告

3. ApplicationMaster

   • 应用级资源管理
   • 任务调度
   • 故障恢复

常见面试题

1. Hadoop的优缺点？

   • 优点：高容错、可扩展、成本低
   • 缺点：延迟高、不适合实时处理

2. HDFS如何保证高可用？

   • NameNode HA
   • 数据副本机制
   • 机架感知

3. MapReduce的执行流程？

   • Map → Shuffle → Reduce
   • 数据本地性优化
   • 容错机制