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大数据面试题目大全，面试总结

hadoop

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求职面试

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大数据面试题目大全，包含hadoop，spark，hive，flink等关键框架，值得拥有

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大数据面试题汇总大全

第一梯度（6）：

Spark，Hive，Flink，数据仓库 Kimball 建模，Java（Web），

Linux

命令，

SpringMvc

，

SpringBoot

，

Mybatis

第二梯度（

）：

Hadoop（yarn+mapreduce+hdfs），Kafka，Hbase，Azkaban

（了解），Datax（了解）

第三梯度(3)：

Zookeeper

，机器学习，联邦学习

1.Hadoop

离线计算

Hadoop 体系是我们学习大数据框架的基石，Hadoop 由三个模块组成：分

布式存储

HDFS

、分布式计算

MapReduce

、资源调度引擎

Yarn

。

MapReduce

、

HDFS

、

Yarn

三驾马车基本垫定了整个数据方向的发展道路。

1.1. HDFS

1.1.1. Hadoop 常用端口号

⚫ dfs.namenode.http-address:50070

⚫ SecondaryNameNode 辅助名称节点端口号：50090

⚫ dfs.datanode.address:50010

⚫ fs.defaultFS:8020 或者 9000

⚫ yarn.resourcemanager.webapp.address:8088

1.1.2. Hdfs 的架构以及组件功能

HDFS

的架构图如下所示：

HDFS 是一个 Master/Slave 架构。HDFS

集群一般

有一个 Namenode

节点和

多个 Datanode

节点

，集群中每一个物理节点即一个 Datanode。

在不考虑 NameNode 高可用时，还会有一个 SecondaryNameNode 来负责做

元数据的 checkpoint。在 NameNode 的高可用架构下，SecondaryNameNode 会

被替换成另一个 standby 状态的 NameNode，不在存在 SecondaryNameNode。

NameNode 在内存中保存着整个文件系统的名称空间（元数据）和文件数据

块的地址映射

，

HDFS 可存储的文件数受限于 NameNode 的内存大小

。

Datanode

提供文件数据块的存储服务。

 Namenode

 接收来自 client 操作 HDFS 的读写请求



维护文件系统的元数据信息

包含目录结构和文件与数据块之间的映射关系。

一个文件可以被分成多个数据块。

 Namenode 记录着文件各个块所在的节点信息,但这个并不是永久保存的，

因为每次启动系统这些节点会有

DataNode

重建。

 Datanode

 DataNode

以数据块（

block

）的形式存储

HDFS

文件。

HDFS

文件被分成一

个或者多个数据块 block 存储在磁盘上，为保证数据安全，每个数据块都有

副本。默认为

个副本。

 DataNode 响应 HDFS 客户端读写请求

 DataNode 周期性向 NameNode 汇报心跳信息和数据块信息

 SecondaryNameNode:



辅助

NameNode

做

checkpoint

操作。做

checkpoint

时，会合并

FsImage

和 EditLog 成新的 FsImage，也就帮助 namenode 合并元数据信息。

 block 块

 数据切分成了特定大小的数据块（默认是 128MB），分发到不同的存储节

点

 HDFS 上一个大文件如果大于配置的 blocksize(默认是 128MB)，会被分成多

个数据块(block)存储，这些数据块会分散存储在不同的 DataNode 上。

 Replication（副本）



数据块在不同的存储节点之间，通过复制的方式来拷贝。副本是

HDFS

实现

高可用的核心实现。默认是 3。

 EditLog（edits 文件）

 在 HDFS Client 发起的创建、删除等操作其实是一个事务，NameNode 会使

用事务日志(EditLog)来记录文件系统元数据的每一个变化。

 EditLog

持久化在

NameNode

的本地磁盘上。在

SecondaryNameNode

或

standby NameNode 做 checkpoint 时，会合并 FsImage 和 EditLog 成新的

FsImage。

 FsImage

 FsImage

是

NameNode

的元数据存储快照，持久化在

NameNode

的本地磁

盘上。

 Client（客户端）

 向 NN/DN 发起读写请求，也就是上传文件和下载文件。

1.1.3. NameNode 元数据信息，fsImage 文件和 edits 文件

元数据内容：

HDFS 元数据，按类型分为：

1、文件、目录属性信息，例如文件名，目录名等。（存在磁盘文件里

面）

2、文件块的存储信息，例如存储块信息，分块情况，副本个数等。（存

在内存里面）

3、记录 HDFS 的 Datanode 的信息，用于 DataNode 的管理。

HDFS 元数据，按形式分为：

内存元数据，存在内存里面。文件块位置信息只存储在内存中，是在

datanode 加入集群的时候，namenode 询问 datanode 得到的，并且

间断的更新。

2 文件元数据，存在磁盘上。包含 fsimage 镜像文件和 Edits 编辑日志文件。

fsimage 镜像文件

是元数据的一个持久化的检查点，包含

Hadoop

文件系统中的所有目录和

文件元数据信息，但不包含文件块位置的信息。fsimage 文件一般都很大（GB 级

别的很常见）。

Edits 编辑日志

存放的是 HDFS 文件系统的所有更改操作（文件创建，删除或修改）的日

志，更改操作首先会被记录到 edits 文件中。

fsimage

和

edits

文件都是经过序列化的，

fsimage

是

HDFS

文件系统存于

硬盘中的元数据检查点，里面记录了自最后一次检查点之前 HDFS 文件系统中

所有目录和文件的序列化信息；而 edits 保存了自最后一次检查点之后所有针对

HDFS

文件系统的操作，比如：增加文件、重命名文件、删除目录等等。

在

NameNode

启动时候，会先将

fsimage

中的文件系统元数据信息加载到

内存，然后根据 eidts 中的记录将内存中的元数据同步至最新状态；所以，这两

个文件一旦损坏或丢失，将导致整个 HDFS 文件系统不可用。

1.1.4. Namenode 合并元数据流程

元数据的合并流程

 1、Secondarynamenode 检查当前集群状态是否触发 checkpoint

的合并条件

 2、若未触发则继续运行，否则开始元数据合并。

 3、Namenode 停止向日志文件 edits 写入数据，并生成一个新的 edits

文件用于存储在合并期间产生的操作。

 4、Secondarynamenode 通过 Http GET 方式从 namenode 处下载

edits 文件和 fsimage 文件，并将 fsimage 文件载入内存。

 5

、

Secondarynamenode

逐条执行

edits

文件的更新操作，使内存

中的 fsimage 文件保存最新的操作日志，更新结束后生成一个 fsimage.chkt

文件。

 6

、

Namenode

从

Secondarynamenode

出复制

fsimage.chkt

文件。

此时 Namenode 中存在四个相关文件，分别是 edits、fsimage、edits.new、

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