在大数据面试中，深刻理解 Hadoop 是取得成功的关键之一。以下是一些关于 Hadoop 的HDFS存储系统的高频面试题目以及解答思路和经验分享：
一、 HDFS读流程
- 发起下载请求： 客户端创建分布式文件系统，向 NameNode 请求下载
user/warehouse/ss.avi文件； - 获取文件元数据：NameNode 返回目标文件的元数据，包括文件块的位置；
- 请求读取第一个块：客户端向
data1请求读取第一个块； - 数据传输：
data1通过FSDataInputStream将数据返回给客户端； - 继续请求读取：重复步骤 3-4 直到所有文件块都读取完毕，然后关闭
FSDataInputStream。
二、 HDFS写流程
- 发起上传请求：客户端创建分布式文件系统，向 NameNode 请求上传
user/warehouse/ss.avi文件； - 权限与路径检查：NameNode 检查路径是否存在，客户端是否有上传权限，然后向客户端响应可上传文件；
- 请求上传第一个块：客户端请求上传第一个块，让 NameNode 返回 DataNode；
- 分配存储位置：NameNode 返回
dn1、dn2、dn3，表示用这三个节点存储数据； - 建立传输通道：客户端请求建立块传输通道，三个 DataNode 相互协作；
- 数据传输与同步：客户端通过
FSDataOutputStream向dn1传输数据，dn1将数据保存并传输给dn2，dn2再同步给dn3； - 完成传输：数据传输完成后客户端关闭
FSDataOutputStream并向 NameNode 响应数据传输成功。
三、HDFS写入流程中DataNode挂掉的处理
在某个 DataNode 挂掉时：
- 客户端无法接收该 DataNode 的 ACK 确认；
- 客户端通知 NameNode；
- NameNode 检查并确定该块的副本与规定不符后通知其他空闲的 DataNode 复制副本；
- 挂掉的节点恢复后，先删除不完整的数据。
四、HDFS的NameNode内存
- Hadoop 2.x 系列，配置 NameNode 默认为 2000MB；
- Hadoop 3.x 系列，NameNode 的内存是动态分配的，默认最小内存为 1GB，每增加 100 万个文件块，增加 1GB 内存。
五、小文件问题及解决方案
危害
- 存储层面：一个文件块占用 NameNode 大约 150 字节内存，128GB 内存可存储 9.1 亿文件块；
- 计算层面：每个小文件启动一个 MapTask，默认内存 1GB，浪费资源。
解决方案
- 采用HAR归档；
- 采用CombineTextInputFormat；
- 开启JVM重用；
- 自行编写MapReduce程序合并小文件。
六、纠删码原理
- HDFS 默认情况下有三个副本，引入纠删码，通过计算方式可节省约一半的存储空间。
- 例如，使用
rs-3-2-1024k编码，每三个数据单元生成两个检验单元，共 5 个单元，只要有任意的三个单元存在就可以得到原始数据。
七、异构存储
- 存储类型：
- RAM_DISK（内存镜像文件系统）
- SSD（固态硬盘）
- DISK（普通磁盘）
- ARCHIVE（归档）
- 存储策略：
-
lazy_persist：一个副本在RAM_DISK，其余在DISK； -
all_ssd：所有副本在SSD； -
one_ssd：一个副本在SSD，其余在DISK； -
hot（默认）：所有副本在DISK。
八、 HDFS的优缺点
优点
- 高容错性：数据自动保存多个副本，通过增加副本提高容错性；
- 适合处理大数据（数据规模、文件规模）；
- 可构建在廉价机器上，通过多副本机制提高可靠性。
缺点文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-841062.html
- 不适合低延时数据访问，比如毫秒级的存储数据是做不到的；
- 无法高效的对大量小文件进行存储，可能占用 NameNode 大量内存；
- 不支持并发写入、文件随机修改。
九、HDFS文件块大小
- 寻址与传输时间：寻址时间与传输时间的最佳状态为 1%；
- 磁盘传输速率：目前磁盘传输速率为 100MB/s；
- 文件块大小设置：取决于磁盘传输速率。
以上是关于 Hadoop 的HDFS系统的高频面试题目，希望这些问题和解答思路能够在面试中帮助你更自信地回答。如有特定问题或需要深入了解，请在评论区留言，我将尽力提供帮助。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-841062.html
到了这里，关于大数据面试高频题目 - 深入解析 Hadoop：探索强大的HDFS存储系统的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
