hadoop大致问题

一、项目编码实现

HDFS文件上传
HDFS文件下载
定位文件读取
通过API操作HDFS
通过IO流操作HDFS
HDFS写数据流程
HDFS读数据流程
统计一堆文件中单词出现的个数（WordCount案例）
把单词按照ASCII码奇偶分区
统计手机号耗费的总上行流量、下行流量、总流量（序列化）

二、流程图及描述

HDFS写数据流程
HDFS读数据流程
NameNode&Secondary NameNode工作机制
查看fsimage文件

写数据流程

读数据流程

namenode和secondary namenode机制

查看镜像文件

查看编辑日志

DataNode工作机制

查看归档文件

（4）解归档文件
hadoop fs -cp har:///user/my/myhar.har/* /user/hadoop

查看edits文件
模拟namenode故障，并采用任一方法，恢复namenode数据
集群安全模式操作1
DataNode工作机制
服役新数据节点
退役旧数据节点
回收站配置
MapReduce程序运行流程分析

安全模式

回收站（参看hdfs，要与hdoop-site.xml里内容的刷新一致）

7.4 回收站
1）默认回收站
默认值fs.trash.interval=0，0表示禁用回收站，可以设置删除文件的存活时间。
默认值fs.trash.checkpoint.interval=0，检查回收站的间隔时间。
要求fs.trash.checkpoint.interval<=fs.trash.interval。
2）启用回收站
修改core-site.xml，配置垃圾回收时间为1分钟。
<property>
<name>fs.trash.interval</name>
<value>1</value>
</property>
3）查看回收站
回收站在集群中的；路径：/user/hadoop/.Trash/….
4）修改访问垃圾回收站用户名称进入垃圾回收站用户名称，默认是dr.who，修改为hadoop用户
[core-site.xml]
<property>
38 / 40
<name>hadoop.http.staticuser.user</name>
<value>hadoop</value>
</property>
5）通过程序删除的文件不会经过回收站，需要调用moveToTrash()才进入回收站
Trash trash = New Trash(conf);
trash.moveToTrash(path);
6）恢复回收站数据
hadoop fs -mv /user/hadoop/.Trash/Current/user/hadoop/input /user/hadoop/input
7）清空回收站
hdfs dfs -expunge

服役新节点

6.5 服役新数据节点（参看hdfs学习）
0）需求：
随着公司业务的增长，数据量越来越大，原有的数据节点的容量已经不能满足存储数据的需求，需要在原有集群基础上动态添加新的数据节点。
1）环境准备（1）克隆一台虚拟机（2）修改ip地址和主机名称（3）修改xcall和xsync文件，增加新增节点的同步（4）删除原来HDFS文件系统留存的文件
/home/hadoop/hadoop_home/dfs/name
2）服役新节点具体步骤（1）在namenode的~/hadoop_home /etc/hadoop目录下创建dfs.hosts文件
hadoop@master:~/hadoop_home/etc/hadoop$ pwd
/home/hadoop/hadoop_home/etc/hadoop
hadoop@master:~/hadoop_home/etc/hadoop$ touch dfs.hosts

hadoop@master:~/hadoop_home/etc/hadoop$ vi dfs.hosts
添加如下主机名称（包含新服役的节点）
node3
node4
node5 （2）在namenode的hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts属性
<property>
<name>dfs.hosts</name>

<value>/home/hadoop/hadoop_home/etc/hadoop/dfs.hosts</value>
</property> （3）刷新namenode
[hadoop@nod1:~/hadoop_home]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes
Refresh nodes successful （4）更新resourcemanager节点
[hadoop@nod1:~/hadoop_home]$ yarn rmadmin -refreshNodes
17/06/24 14:17:11 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at node2/192.168.0.242:8033 （5）在namenode的slaves文件中增加新主机名称增加node 不需要分发
node1
node2
node3 （6）单独命令启动新的数据节点和节点管理器

hadoop@master:~/hadoop_home$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
starting datanode, logging to /home/hadoop/hadoop_home/logs/hadoop-hadoop-datanode-node3.out
hadoop@master:~/hadoop_home$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager
starting nodemanager, logging to /home/hadoop/hadoop_home/logs/yarn-hadoop-nodemanager-hadoop105.out （7）在web浏览器上检查是否ok
3）如果数据不均衡，可以用命令实现集群的再平衡
[hadoop@node2 sbin]$ ./start-balancer.sh
starting balancer, logging to /home/hadoop/hadoop_home/logs/hadoop-hadoop-balancer-master.out
Time Stamp Iteration# Bytes Already Moved Bytes Left To Move Bytes Being Moved
6.6 退役旧数据节点（参看hdfs学习）

1）在namenode的/home/hadoop/hadoop_home/etc/hadoop目录下创建dfs.hosts.exclude文件
33 / 40
[hadoop@node2 hadoop]$ pwd
/home/hadoop/hadoop_home/etc/hadoop
[hadoop@node2 hadoop]$ touch dfs.hosts.exclude
[hadoop@node2 hadoop]$ vi dfs.hosts.exclude
添加如下主机名称（要退役的节点）
node3
2）在namenode的hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts.exclude属性

<property>
<name>dfs.hosts.exclude</name>
<value>/home/hadoop/hadoop_home/etc/hadoop/dfs.hosts.exclude</value>
</property>
3）刷新namenode、刷新resourcemanager
[hadoop@nod1:~/hadoop_home]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes
Refresh nodes successful
[hadoop@nod1:~/hadoop_home]$ yarn rmadmin -refreshNodes
17/06/24 14:55:56 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at node/192.168.0.242:8033
4）检查web浏览器，退役节点的状态为decommission in progress（退役中），说明数据节点正在复制块到其他节点。

5）等待退役节点状态为decommissioned（所有块已经复制完成），停止该节点及节点资源管理器。注意：如果副本数是3，服役的节点小于等于3，是不能退役成功的，需要修改副本数后才能退役。·

hadoop@master:~/hadoop_home$ sbin/hadoop-daemon.sh stop datanode
stopping datanode
hadoop@master:~/hadoop_home$ sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager
stopping nodemanager
6）从include文件中删除退役节点，再运行刷新节点的命令
34 / 40
（1）从namenode的dfs.hosts文件中删除退役节点hadoop105
node3
node4
node5

（2）刷新namenode，刷新resourcemanager
[hadoop@nod1:~/hadoop_home]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes
Refresh nodes successful
[hadoop@nod1:~/hadoop_home]$ yarn rmadmin -refreshNodes
17/06/24 14:55:56 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.1.103:8033
7）从namenode的slave文件中删除退役节点node5
node3
node4
node5
8）如果数据不均衡，可以用命令实现集群的再平衡
[hadoop@nod1:~/hadoop_home]$ sbin/start-balancer.sh
starting balancer, logging to /home/hadoop/hadoop_home/logs/hadoop-hadoop-balancer-master.out
Time Stamp Iteration# Bytes Already Moved Bytes Left To Move Bytes Being Moved

MapReduce核心思想

mapreduce框中的shuffle过程一定会对key进行排序

Shuffle中的缓冲区大小会影响到mapreduce程序的执行效率，原则上说，缓冲区越大，磁盘io的次数越少，执行速度就越快。

面试提到的缓存就是提高效率
缓冲区的大小可以通过参数调整，参数：io.sort.mb 默认100M

上图之所以缓存区是因为提高效率，当缓存区满了之后再写入文件，这样会提高效率，而且写入缓存，效率也高