初识大数据，一文掌握大数据必备知识文集(13)

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🏆初识大数据应用知识

🔎一、初识大数据应用知识(13)

🍁 🍁 01、Hdfs的写操作了解吗？

是的，我了解 HDFS 的写操作。

HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个分布式文件系统，用于存储和处理大规模数据集。它的设计目标之一是支持高吞吐量的数据访问。

在 HDFS 中进行写操作通常包括以下步骤：

1. 客户端连接到 HDFS，向 NameNode 发送写操作请求。
2. NameNode 接收到写操作请求后，会进行一些处理，如验证权限和检查文件是否存在。
3. 如果文件不存在或需要创建新文件，则 NameNode 会选择一个合适的 DataNode 来创建文件。
4. 客户端与被选中的 DataNode 建立连接，并向其发送写入数据块的请求。
5. DataNode 接收到写入数据块的请求后，会进行一些处理，如分配一个唯一的块 ID，并将块 ID 和待写入的数据块写入本地磁盘。
6. 客户端将数据块分割成一个个数据包，并逐个发送给 DataNode。DataNode 接收到每个数据包后，会将其写入本地磁盘，并对写入的副本进行复制。
7. 在完成数据包的发送和写入后，客户端发送一个写操作完成的请求给 NameNode。
8. NameNode 接收到写操作完成的请求后，会更新文件的元数据，包括文件的最后修改时间和块信息。

HDFS 的写操作特点：

• 写入数据块是一步步进行的，先将数据块写入本地磁盘，然后再进行复制，这样可确保数据的持久性和可靠性。
• HDFS 支持数据块的并发写入，即多个客户端可以同时向不同的 DataNode 写入数据块，提高写入吞吐量。
• HDFS 通过默认的副本机制实现数据的冗余存储，确保数据的可靠性和容错性。

需要注意的是，HDFS 在设计上更适合进行大数据集的批量写入，对小文件频繁地写入操作可能效率较低。此外，HDFS 还提供了额外的文件追加和修改操作，用于在现有文件上追加或修改数据。

🍁 🍁 02、Hdfs的体系结构？

HDFS（Hadoop Distributed File System）的体系结构是一个基于主从架构的分布式文件系统，它将数据存储在由多个节点组成的集群中。

HDFS 的体系结构包括以下几个关键组件：

1. NameNode（名称节点）：

   • NameNode 是 HDFS 的主节点，负责管理文件系统的命名空间和存储元数据（metadata）。
   • 它维护了所有文件和目录的层次结构，包括文件的名称、权限、位置等信息。
   • NameNode 还负责调度和管理数据块的复制，以实现容错和可靠性。

2. DataNode（数据节点）：

   • DataNode 是 HDFS 的从节点，负责存储实际的数据块（data blocks）。
   • 它根据 NameNode 的指令，将数据块写入本地磁盘，并对数据块进行复制和维护。
   • DataNode 定期向 NameNode 汇报本地存储的状态和可用性。

3. Secondary NameNode（辅助名称节点）：

   • Secondary NameNode 并不是一个真正的备份 NameNode，而是一个辅助 NameNode。
   • 它定期从 NameNode 处获取元数据的快照，并保存在本地磁盘上，用于在 NameNode 发生故障时进行恢复。
   • Secondary NameNode 通过辅助 NameNode 修改 NameNode 的内存状态，以减少 NameNode 的内存使用量。

4. 客户端：

   • 客户端是与 HDFS 交互的应用程序或用户。
   • 它们可以通过 HDFS 提供的 API，向 Hadoop 集群发送读、写或其他操作请求，并获取数据块或文件的内容。

HDFS 的工作流程：

1. 客户端连接到 NameNode，并向其发送文件操作请求。
2. NameNode 响应并提供所请求的文件的元数据，包括文件的块信息和 DataNode 的位置。
3. 客户端直接与 DataNode 通信进行数据的读取或写入操作。
4. DataNode 按照指令执行读写操作，并返回结果给客户端。

HDFS 的体系结构允许在大规模的集群上存储和处理大量的数据，同时提供了高可靠性和容错性，适用于适合批量处理和数据分析的场景。

🍁 🍁 03、mapreduce的原理？

MapReduce 是一种基于分布式计算的编程模型和计算框架，旨在处理大规模数据集。它采用两个主要阶段的计算：Map 和 Reduce，这两个阶段的计算可在大规模的集群上并行执行。

MapReduce 的处理过程可概括为以下四个步骤：

1. Input Split：

   • 原始数据被拆分成大小相等的块（input splits），这使得它们可以并行处理。

2. Map：

   • MapReduce 首先对这些块进行并行 Map 处理，在此阶段中，输入数据被转换为一组 Key/Value 对，并对每个 Key/Value 对执行一组 Map 函数。
   • 可以通过 Map 函数实现对数据块的变换、过滤和提取。Map 函数将该输入数据集中的每个键值对映射到零个或多个新的键值对，并输出到另外一个集合中。

3. Shuffle and Sort：

   • 在 Map 阶段输出的 Key/Value 对被分组并按 Key 进行排序，以生成为 Reduce 准备的 Partition 列表。
   • Shuffle and Sort 阶段通过将 Map 输出分配到 Reduce 任务的基础框架中来协调 Map 和 Reduce 之间的数据交换，将 Map 的输出按照 Key 进行归并排序，并将结果输出到 Reduce 阶段。

4. Reduce：

   • 最后，Reduce 阶段执行聚合操作，将所有具有相同 Key 的 Value 进行聚合并进行最终结果的输出。
   • Reduce 函数通过迭代任务的 Key 列表并应用一组 Reduce 函数来处理所有这些分组数据，以产生输出值。

通过这些步骤，MapReduce 提供了一种可靠的方式来处理海量数据，同时在分布式环境中提供高可用性和高可扩展性。MapReduce 能够自动管理集群的分区、错误处理和重新执行，使得用户可以专注于业务逻辑的开发与算法的实现，而不必关心分布式环境的复杂性。

🍁 🍁 04、HBase的特点是什么？

HBase 是一个基于 Hadoop 的分布式、可扩展的列式数据库，具有以下特点：

1. 高可靠性：HBase 借助 Hadoop HDFS 提供的容错机制，数据以多个副本存储在不同的节点上，确保数据的可靠性和持久性。当出现故障时，HBase 可自动复制数据并重新平衡。

2. 高性能：HBase 使用列式存储，数据压缩以及内存缓存等技术，使得它非常适合存储和处理大规模数据集。同时，HBase 具备快速的写入和随机读取能力，能够满足实时数据访问的需求。

3. 扩展性：HBase 的数据存储是水平分割的，可以在集群中添加更多的节点来扩展存储和处理能力，以适应不断增长的数据量和负载需求。

4. 灵活的数据模型：HBase 是一个面向列的数据库，数据以表格形式组织，并且可以使用灵活的架构来定义表格和列族。这使得 HBase 可以存储非结构化和半结构化的数据，并且支持动态的模式演化。

5. 稳定的一致性：HBase 使用 ZooKeeper 来进行分布式的协调和一致性管理，保证集群中的节点状态一致，并能在分区和故障恢复时提供保证。

6. 支持大数据生态系统：HBase 作为 Hadoop 生态系统的一员，可以与其他 Hadoop 组件（如 MapReduce、Hive、Spark 等）无缝集成，实现全面的大数据处理和分析。

总的来说，HBase 是一个面向海量数据的高性能、可扩展的数据库，适用于需要高吞吐量和快速响应的应用场景，比如实时分析、日志处理、社交网络应用等。

🍁 🍁 05、Hive有哪些保存元数据的方式，各有什么特点？

Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，提供了类 SQL 查询的能力，并将查询转化为 MapReduce 或 Tez 任务在 Hadoop 集群上执行。Hive 存储元数据的方式有以下几种，各自具有不同的特点：

1. 内嵌 Derby 数据库（Embedded Derby Database）：

   • 默认情况下，Hive 使用内嵌 Derby 数据库来保存元数据。
   • Derby 是一个开源的 Java 关系数据库管理系统（RDBMS），适合存储小规模的元数据信息。
   • 内嵌 Derby 数据库的优势在于轻量级和易于部署，适用于单机或开发、测试环境。

2. MySQL 或其他外部数据库：

   • Hive 还支持将元数据存储在外部数据库中，如 MySQL、Oracle 等。
   • 外部数据库能够处理更大规模的元数据，提供更好的性能和扩展性。
   • 使用外部数据库的优势在于可以与其他数据库工具和管理系统集成，并且易于维护和管理。

3. 自定义元数据存储方式：

   • Hive 提供了自定义的元数据存储插件机制，可以通过实现自定义的元数据存储处理器（Metastore Handler）来扩展 Hive 的元数据存储方式。
   • 这样可以将元数据存储在任何支持的数据库上，或者使用其他存储系统，如 Apache Cassandra 等。

选择适当的元数据存储方式取决于具体的需求和环境。如果是小规模的开发与测试环境，内嵌 Derby 数据库是一个简单方便的选择。如果需要处理大规模的元数据，或者与其他数据库工具进行集成，使用外部数据库会更为合适。同时，Hive 的自定义元数据存储方式提供了更大的灵活性和扩展性，可以根据实际情况进行定制。

🍁 🍁 06、如何创建topic，执行命令是什么？

要在 Apache Kafka 中创建一个 topic（主题），可以使用 Kafka 自带的命令行工具 kafka-topics.sh（或 kafka-topics.bat）。具体的命令是根据您所使用的操作系统而有所不同：

在 Linux 或 macOS 上，命令为：

./kafka-topics.sh --create --zookeeper <zookeeper_host:port> --topic <topic_name> --partitions <num_partitions> --replication-factor <replication_factor>

在 Windows 上，命令为：

kafka-topics.bat --create --zookeeper <zookeeper_host:port> --topic <topic_name> --partitions <num_partitions> --replication-factor <replication_factor>

其中，您需要设置以下参数：

• <zookeeper_host:port>：指定 ZooKeeper 的主机名和端口，例如 localhost:2181。
• <topic_name>：设置要创建的 topic 的名称。
• <num_partitions>：指定 topic 的分区数。
• <replication_factor>：指定每个分区的副本数。

例如，要创建一个名为 “mytopic”，有 3 个分区和副本因子为 2 的 topic，可以执行如下命令：

./kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --topic mytopic --partitions 3 --replication-factor 2

执行完上述命令后，如果一切正常，将创建一个名为 “mytopic” 的 topic，可用于 Kafka 消息的发布和订阅。

🍁 🍁 07、Combiner出现在哪个过程？

Combiner 是 Hadoop MapReduce 模型中的一个可选功能，它出现在 Map 过程和 Reduce 过程之间，用于在 Map 端对中间结果进行合并（合并相同 key 对应的 value），以减少带宽消耗和 Reduce 端的数据处理量。

通常情况下，Map 端会产生大量的中间结果，这些结果会经过网络传输，最终传送到 Reduce 端进行聚合和计算。如果中间结果很大，网络传输和 Reduce 端的计算负担将会很重，甚至可能导致集群性能的瓶颈。此时，可以使用 Combiner 来对 Map 端产生的结果进行预聚合，从而减少传输的数据量和 Reduce 端的计算负担。

Combiner 和 Reduce 过程类似，也可以对输入数据进行合并和计算，但是它只是在 Map 端执行的一个本地操作，不同于 Reduce 操作会触发网络传输。Combiner 可以对 Map 端产生的局部结果进行合并，本质上就是一个本地 Reduce 操作，因此它可以有效地减少网络传输带宽和 Reduce 端的计算量，提高 MapReduce 作业的性能。

需要注意的是，虽然使用 Combiner 可以提高 MapReduce 作业的性能，但是在数据分布不均匀、数据量较小或者 Combiner 功能有副作用的情况下，使用 Combiner 可能会降低作业的性能。因此，在使用 Combiner 前需要考虑可能产生的效果，并进行测试以确定使用 Combiner 是否会对作业性能产生积极影响。

🍁 🍁 08、HDFS写文件的步骤是什么？

HDFS（Hadoop Distributed File System）是 Hadoop 生态系统中的分布式文件系统，它将大文件拆分成多个块，并分布在多个节点上存储。下面是使用 HDFS 写文件的一般步骤：

1. Hadoop 客户端将要写入的文件切分为块（Block）：文件被划分为固定大小的块，通常为默认的 128MB 或自定义的大小。

2. 客户端与 NameNode 通信：客户端将要写入的文件元数据信息（如文件名、块大小、副本因子等）发送给 NameNode，请求写入文件。

3. NameNode 分配数据节点（DataNode）：NameNode 响应客户端请求，并返回可以写入的数据节点信息。

4. 客户端与 DataNode 建立连接：客户端通过网络连接到返回的 DataNodes。

5. 客户端将数据块写入 DataNode：客户端将数据块按照指定的顺序写入到数据节点上的块存储文件。

6. DataNode 进行副本复制：DataNode 将接收到的数据块复制到其他数据节点上，以满足副本因子的要求。

7. 客户端通知 NameNode 完成写入：当所有数据块都成功写入并复制后，客户端通知 NameNode 完成写文件的操作。

8. NameNode 更新文件系统元数据：NameNode 更新文件系统的元数据，包括文件的位置信息和复制状态。

以上是 HDFS 写文件的一般步骤。HDFS 通过数据块和复制机制来提供可靠性和容错性，并通过多个数据节点的并行写入来提高写入吞吐量。

🍁 🍁 09、Hdfs-site.xml的3个主要属性？

hdfs-site.xml 是 Hadoop 中的一个重要配置文件，用于配置 HDFS 相关参数。其中，比较重要的三个属性如下：

1. dfs.replication：指定文件的副本数，默认值为 3。当将数据写入 HDFS 时，HDFS 会对数据进行副本多次复制，以提高数据的可靠性和容错性。你可以通过这个属性来自定义文件的副本数。

2. dfs.namenode.name.dir：指定 NameNode 存储命名空间目录的位置。NameNode 存储的是整个文件系统的元数据，包括文件和目录的层次结构、文件的块信息和副本位置等，它将这些信息存储在文件系统的命名空间中。你可以通过这个属性来指定 NameNode 存储命名空间的位置，比如将其存储在本地磁盘或分布式文件系统中。

3. dfs.blocksize：指定 HDFS 块（Block）的大小，默认值为 64MB。当向 HDFS 写入大文件时，数据将被分割成固定大小的块，HDFS 会将这些块存储在不同的数据节点上，以提高数据读写的并行性。你可以通过这个属性来自定义 HDFS 块的大小，根据需要进行调整，例如，对于大量小文件的场景，可以适当调小块的大小，提高存储效率。

🍁 🍁 10、简述hive中的虚拟列的作用？使用它注意事项？

在 Hive 中，虚拟列是指不在数据源中存储的列，在查询时动态生成的列。Hive 中的虚拟列可以通过计算表达式、简单别名或系统函数生成。虚拟列的作用主要有以下两点：

1. 计算衍生列：通过虚拟列，我们可以在查询时计算衍生列，比如将两列相加得到一个新的结果列，或者将一个日期列拆分为年、月、日三列。

2. 应用常量计算：虚拟列也可以被用于应用常量计算，例如：将一列按照固定的比例划分为不同的等级。

使用虚拟列时需要注意以下点：

1. 虚拟列只在查询时存在，不会真正在数据源中创建。

2. 虚拟列可以被查询选择性地包含在结果集中。

3. 虚拟列的计算会在查询中动态进行，所以可能会降低查询性能。

4. 由于虚拟列是在查询时动态计算的，因此在使用时需要注意对数据的影响。比如，如果计算一个数值列的平方并将结果存储到一个新列中，那么这些数据可能无法被压缩和存储在分区和桶中。

总之，虚拟列在 Hive 中是一个比较有用的功能，可以帮助我们进行更复杂的计算和查询操作，但需要注意性能和数据影响的问题。

🍁 🍁 11、用mapreduce怎么处理数据倾斜问题？

数据倾斜问题在 MapReduce 中是一个常见的问题。数据倾斜指的是源数据的某个键（Key）分布不均匀，导致某些 Reducer 所处理的数据远远多于其他 Reducer，导致运行时间过长、效率下降或运行失败等问题。针对数据倾斜问题，我们可以采取以下方法：

1. 预处理和采样：先进行预测和采样，针对预处理结果和采样数据进行调优。例如可以计算每个键（Key）的行数，针对行数较多的键进行采样优化，调整 Mapper 的并行度。

2. 均匀切分：将源数据切分为更细的粒度，以均匀分布数据，同时需要保证每个数据块中所有的 key 个数是基本相同的。

3. 桶分解：将原始数据分解成多个桶，每个桶单独进行 MapReduce 处理，处理完后，再将结果合并，遵循最重要的桶放到最后合并，或者将数据倾斜的键作为单独的桶处理，最后将结果合并。

4. 动态分配样本：在Map阶段，通过采样的方法动态调整每个节点上的数据数量，从而实现数据均匀的分布。调整方案大致如下：针对 hot key 会被分配到同一个 reducer 的情况，可以在mapper阶段在每个key值后面增加随机数然后进行reduce；对于分布不均匀的数据，可以在map节点各自进行预先拆分后的伪装数据，最后在reduce端进行去重过滤。

以上是 MapReduce 处理数据倾斜的一些常见方法，可以根据实际情况进行选择和调整。

🍁 🍁 12、怎么保证Kafka集群的负载均衡？

保证 Kafka 集群的负载均衡需要考虑以下两个方面：

1. Broker 负载均衡

Broker 负载均衡是指在 Kafka 集群中，每个 Broker 分担相同的负荷。要实现 Broker 负载均衡，可以采用以下几种策略：

• 手动分配 Partition：管理员手动将 Partition 分配给各个 Broker，确保每个 Broker 中的 Partition 数量相等。

• 使用自动分配器：Kafka 提供了一种自动分配器工具，该工具可以根据 Broker 的数量和 Workload 的差异来动态分配 Partition，保证负载均衡。

1. Partition 负载均衡

Partition 负载均衡是指在 Kafka 集群中，每个 Partition 分担相同的负荷。要实现 Partition 负载均衡，可以采用以下几种策略：

• 手动创建 Partition：管理员可手动创建 Partition 来实现负载均衡。

• 自动创建 Partition：Kafka 默认会为 Topic 创建一个 Partition，你可以通过配置 Partition 数量或使用自动创建 Partition 策略来扩展 Partition，从而实现负载均衡。

综上，保证 Kafka 集群的负载均衡需要实现 Broker 和 Partition 的负载均衡，并且需要正确配置 Kafka Broker 和相关的生产者和消费者，才能实现良好的负载均衡。

🍁 🍁 13、NAS(网络附加存储)和HDFS之间的主要区别是什么？

NAS（网络附加存储）和 HDFS（Hadoop分布式文件系统）是两种不同的存储技术，它们在实现方式和使用场景上有以下主要区别：

1. 存储方式：

• NAS 是一种基于文件的存储技术，数据以文件的形式存储在中心存储设备上，并通过网络协议（如NFS、CIFS）与客户机进行通信。
• HDFS 是一种基于块的分布式文件系统，数据被切分成多个固定大小的数据块，并分布在 Hadoop 集群的不同节点上进行存储。

1. 访问模式：

• NAS 提供了类似于本地文件系统的访问方式，可以通过文件路径直接访问和操作文件，支持对文件的随机读写。
• HDFS 采用了主从架构，由一个或多个 NameNode 负责管理文件系统元数据，并通过 DataNode 来存储实际的数据。HDFS 支持大数据量的顺序读写操作，较适合批量数据处理。

1. 扩展性：

• NAS 是中心式存储架构，通常由单个存储设备提供存储服务，扩展性较有限。
• HDFS 是分布式存储架构，可以通过添加更多的节点来实现存储容量和吞吐量的扩展。

1. 容错性：

• NAS 通常通过冗余设备（如 RAID）来提高可用性和容错性，但如果存储设备本身发生故障，可能导致文件无法访问。
• HDFS 利用 Hadoop 集群中的复制机制来实现数据的冗余和容错，在数据节点上复制多个数据副本，即使某个节点发生故障，仍然可以通过其他节点访问和恢复数据。

总体来说，NAS 更适合传统的文件存储和共享场景，而 HDFS 则更适用于大规模数据存储和批处理任务的分布式环境。

区别	NAS	HDFS
存储方式	文件存储	块存储
访问模式	文件路径访问	顺序读写
扩展性	有限	可扩展
容错性	依赖冗余设备	数据复制
使用场景	文件共享	大规模数据存储

这个表格总结并比较了 NAS 和 HDFS 之间的几个主要区别：

1. 存储方式：NAS采用文件存储方式，而HDFS采用分块存储方式。

2. 访问模式：NAS通过文件路径进行访问，支持随机读写；而HDFS主要支持顺序读写操作。

3. 扩展性：NAS通过添加更多的存储设备来扩展容量，但扩展性受到限制；而HDFS是分布式存储，可以通过添加更多的节点来扩展存储容量和吞吐量。

4. 容错性：NAS依赖于冗余设备（如RAID）提高容错性，但若存储设备发生故障，可能导致文件无法访问；HDFS通过数据节点上的数据副本实现冗余和容错，即使某个节点故障，仍可以通过其他节点访问和恢复数据。

5. 使用场景：NAS适用于传统的文件共享和存储场景；HDFS适用于大规模数据存储和批处理任务的分布式环境。

🍁 🍁 14、请描述一下开发过程中如何对上面的程序进行性能分析？

在开发过程中对程序进行性能分析和优化是非常重要的，下面是一般的性能分析和优化过程的概述：

1. 建立性能基准：首先，需要建立一个性能基准，即记录程序在当前状态下的性能指标。可以使用性能测试工具（如JMH）运行代码，并收集性能数据，包括执行时间、内存使用、CPU利用率等。

2. 分析性能瓶颈：通过分析收集到的性能数据，找出潜在的性能瓶颈。可以使用一些性能分析工具（如Profiler）来确定代码中的热点，找出执行时间较长的关键代码部分。

3. 优化性能瓶颈：一旦发现性能瓶颈，可以采取以下一些常见的优化策略来改进程序性能：

• 算法和数据结构优化：通过优化算法和数据结构的选择，可以改善程序的时间和空间复杂度。
• 并发和并行处理：使用多线程、多进程或分布式处理来提高程序的并发性和并行度。
• I/O优化：缓存数据、批量读写数据、减少磁盘访问等方式来优化I/O操作。
• 内存管理优化：减少内存分配与释放次数，避免内存泄漏和过度使用内存等。
• 代码优化：考虑代码的可读性、可维护性和性能的平衡，优化关键代码段以提高执行效率。

4. 进行性能测试：在应用优化策略后，再次运行性能测试，对比原始性能基准，评估优化策略的效果。如果效果不佳，可以回到第二步重新分析和优化。

5. 迭代优化：性能优化是一个迭代的过程，需要重复以上步骤，对程序进行反复测试、分析和优化，以逐渐提高程序性能。

值得注意的是，性能分析和优化的过程应该是有针对性的，即根据具体情况进行分析和优化，并确保优化的代码改动不会引入新的问题。在处理性能问题时，要权衡资源消耗、可维护性和可扩展性等因素，以获得一个合理的解决方案。

🍁 🍁 15、请简述mapreduce中的combine和partition的作用？

在 MapReduce 中，Combine 和 Partition 是两个重要的概念和组件，它们分别用于在 Map 和 Reduce 阶段对数据进行中间处理和分发。下面是它们的简要作用说明：

1. Combine（合并函数）：

Combine 函数是 MapReduce 中的一个可选操作。它在每个 Map 任务的输出结果之前调用，用于在 Map 阶段对输出结果进行局部聚合和压缩。Combine 函数可以将具有相同中间键（intermediate key）的数据进行合并，并减少数据传输量和磁盘写入，因此可以提高整体的 MapReduce 性能。Combine 函数通常用于执行一些轻量级的聚合操作，如求和、计数等。

2. Partition（分区函数）：

Partition 是 MapReduce 框架中的一个关键操作。它将 Map 阶段输出的中间键值对根据中间键的哈希值进行分发，并将不同的键值对发送到不同的 Reduce 任务。Partition 的作用是将数据合理地分配给不同的 Reduce 任务，以便在 Reduce 阶段进行局部聚合和最终的结果生成。通过合理的分区策略，可以减少数据在网络上的传输量，提高计算的并行性和整体性能。

在 MapReduce 中，Combine 和 Partition 的作用是通过在 Map 阶段对输出数据进行局部聚合和合理分发，以减少数据的传输和磁盘写入，从而提高整体的性能和效率。Combine 和 Partition 的实现需要根据具体的业务需求和数据特点选择合适的函数和策略，以达到最佳的性能优化效果。