大数据运维工程师面试

当前你们公司使用的Hadoop版本是什么

ambari2.5.1  Hadoop 2.7.3.2.6.2.14-5

HDFS常见的数据压缩格式有哪些，介绍其中一种详细的实现方式

1 gzip压缩
优点：压缩率比较高，而且压缩/解压速度也比较快；hadoop本身支持，在应用中处理gzip格式的文件就和直接处理文本一样；有hadoop native库；大部分linux系统都自带gzip命令，使用方便。
缺点：不支持split。
应用场景：当每个文件压缩之后在130M以内的（1个块大小内），都可以考虑用gzip压缩格式。譬如说一天或者一个小时的日志压缩成一个gzip文件，运行mapreduce程序的时候通过多个gzip文件达到并发。hive程序，streaming程序，和java写的mapreduce程序完全和文本处理一样，压缩之后原来的程序不需要做任何修改。
2 lzo压缩
优点：压缩/解压速度也比较快，合理的压缩率；支持split，是hadoop中最流行的压缩格式；支持hadoop native库；可以在linux系统下安装lzop命令，使用方便。
缺点：压缩率比gzip要低一些；hadoop本身不支持，需要安装；在应用中对lzo格式的文件需要做一些特殊处理（为了支持split需要建索引，还需要指定inputformat为lzo格式）。
应用场景：一个很大的文本文件，压缩之后还大于200M以上的可以考虑，而且单个文件越大，lzo优点越明显。
3 snappy压缩
优点：高速压缩速度和合理的压缩率；支持hadoop native库。
缺点：不支持split；压缩率比gzip要低；hadoop本身不支持，需要安装；linux系统下没有对应的命令。
应用场景：当mapreduce作业的map输出的数据比较大的时候，作为map到reduce的中间数据的压缩格式；或者作为一个mapreduce作业的输出和另外一个mapreduce作业的输入。
4 bzip2压缩
优点：支持split；具有很高的压缩率，比gzip压缩率都高；hadoop本身支持，但不支持native；在linux系统下自带bzip2命令，使用方便。
缺点：压缩/解压速度慢；不支持native。

HDFS垃圾回收的时间模式是多久，如何修改该时间

fs.trash.interval (默认值是0)
fs.trash.checkpoint.interval （默认值是0）        
HDFS垃圾回收时间默认是360分钟fs.trash.interval=360将其修改为fs.trash.interval=1440（该配置解决数据误删）

在这里插入图片描述

HDFS如何生效机架感知，取消机架感知有什么问题

<name>net.topology.script.file.name</name>
<value>/etc/hadoop/conf/topology_script.py</value>

在这里插入图片描述

HDFS常见的运维操作有哪些，哪些操作是高危的，如果高危操作出现问题，如何解决

hdfs文件夹增改删查
hdfs用户增改删赋权
hdfs数据均衡
Kerberos操作最复杂

HDFS常见的故障是什么，如何处理，是否可以给出三种预案来防范大部分常见故障

定期block全盘扫描，引起dn心跳超时而脱离集群
namenode迁移裁撤，遇到客户端无法写入
集群dn不均衡导致文件写入失败
namenode设置了HA，但故障时未成功切换
集群时间不一致

你经历过哪些严重的Hadoop故障
HDFS常用的IO压力测试工具有哪些

看自己
常用的是Apache JMeter

Hadoop哪些地方依赖于主机名，是否可以全部替换为IP呢（HDFS/YARN/SPARK）

NameNode、DataNode和SecondaryNameNode都是以hostname启动的了。
使用主机名的作用是为了更快地跳转，如果使用IP可能会走路由，造成访问服务延迟更甚至于报错

HDFS有哪些核心的指标需要采集和监控，最重要的三个指标是什么

功能监控：需要周期性检测HDFS集群能否写入文件，读取文件
错误
容量
容量
延时

HDFS节点下线，如何提升其下线速度

如何让节点快速下线的本质其实就是提高副本的复制速度。三个参数控制.
第一是控制namenode任务分发，其次控制datanode复制速率，前提是不影响正常生产任务的进行。集群规模越小，下线的越慢，比如因为分发的总数会慢很多。
1.入口参数：从namenode层面控制任务分发，这个参数修改必须重启namenode，不需要重启datanode.
dfs.namenode.replication.work.multiplier.per.iteration
2.出口参数：相比上面从nanode任务分发控制，下面两个使用datanode层面控制，这两个参数也需要重启namenode
1）dfs.namenode.replication.max-streams
个参数含义是控制datanode节点进行数据复制的最大线程数，从上面我们知道block的复制优先级分成5种。这个参数控制不包含最高优先级的块复制。即除最高优先级的复制流限制
2) dfs.namenode.replication.max-streams-hard-limit

HDFS常见的误删除数据场景，以及如何防止数据被误删除

HDFS层面开启trash功能（fs.trash.interval)
定期作备份操作snapshot

HDFS集群对外提供的访问方式有几种，哪种最为常见，每种方式各自的优缺点和使用场景

命令行访问
Web访问–HUE
Web访问–HDFS的REST API

HDFS你做过哪些性能调优，哪些是通用的，哪些是针对特定场景的
在这里插入图片描述

Hadoop日常的运维操作有什么管理工具，已经搭建的集群如何使用ambari

1、HDFS管理操作： hadoop dfsadmin
2、文件验证系统：HDFS支持使用fsck命令检测系统故障，fack会反馈各种文件出现的状况，比如文件块丢失、副本数不足等问题。hadoop fsck  
3、DataNode块扫描任务：每个DataNode都会执行一个块扫描任务，周期性验证所存储块的状态，使得出现问题的块能够容易查找和修复。
4、均衡器：hdfs balancer5
5、Web访问–HUE

已经搭建的集群如何使用ambari
没操作过，如果项目有需要可以研究一下

Hadoop各类角色如何进行扩容，缩容，节点迁移（IP变更）

现在项目使用的大部分都是集成的大数据集群，角色的扩缩容在界面操作即可。
下面引用其他人的文章https://www.cnblogs.com/sw-code/p/16388176.html

Hadoop各类角色的JVM参数配置如何设定

https://my.oschina.net/U74F1zkKW/blog/471338#OSC_h2_3

HDFS的block大小如何设置，取决于哪些因素

我们在HDFS中存储数据是以块（block）的形式存放在DataNode中的，块（block）的大小可以通过设置dfs.blocksize来实现；
在Hadoop2.x的版本中，文件块的默认大小是128M，1.x老版本中默认是64M；HDFS文件块大小设置原理
HDFS文件块大小设置主要取决于磁盘传输速率，目前通过Namenode对HDFS元数据进行寻址的时间约为10ms，即查找到目标block的时间为10ms。
寻址时间为传输时间的1%时，则为最佳状态
因此，传输时间为10ms/0.01=1000ms=1s
目前磁盘的传输速率普遍为100MB/s
因此，block大小为1s*100MB/s=100MB
因为电脑底层数据采用二进制存储，所以目前的block块官方大小设置为128MB。实际项目中可以根据你服务器的网速以及磁盘读写速率来调整:
10GE>1GE;
nvme固态盘>SATA固态盘>机械硬盘

YARN的nodemanager上跑任务的时候，有时候会将磁盘全部打满，如何解决

在处理问题之前首先要思考一下造成这样问题的原因：
1、磁盘太小（扩容）
2、YARN参数不合理
客户提交任务的操作过于频繁，yarn.log-aggregation.retain-seconds”参数配置过高，导致汇聚的日志无法在短时时间内释放，从而引起磁盘被占满。

HDFS集群多个业务方使用时如何提前做好运维规划，如权限，配额，流量突增，数据安全，目录结构

优先根据哪个项目紧急程度来决定，以及这个业务负责人的难搞程度来决定

HDFS中，小文件的定义是什么，如何对小文件进行统计分析，如何优化该问题

小文件是指文件size小于HDFS上block大小的文件。这样的文件会给hadoop的扩展性和性能带来严重问题
每隔一段时间对小文件进行merge以便减少小文件数量。小文件优化的方向：
准备阶段：
（1）在数据采集的时候，就将小文件或小批数据合成大文件再上传HDFS；
（2）在业务处理之前，在HDFS上使用MapReduce程序对小文件进行合并；
工作阶段：
（3）在MapReduce处理时，可采用CombineTextInputFormat提高效率；
（4）开启uber模式，实现jvm重用；
结束阶段：存储方式
（5）采用Hadoop Archive：一个高效的将小文件放入HDFS块中的文件存档工具，能够将多个小文件打包成一个HAR文件，从而达到减少NameNode的内存使用；
（6）采用SequenceFile
SequenceFile是由一系列的二进制k/v组成，如果为key为文件名，value为文件内容，可将大批小文件合并成一个大文件；

HDFS的namenode如何进行主备切换

HDFS ZKFC实现NameNode自动切换

手动切换namenode的状态
适用于当主nemenode节点硬件损坏，需要停机修复时，先手动将状态转移;
需要将 namenode1切换为 active 状态的三种方法(namenode1此时为standby)：
查看节点状态
hdfs haadmin -getServiceState  namenode1
# 将 active 状态从 namenode2 节点切换到 namenode1 上
(1)$ hdfs haadmin -failover namenode2 namenode1
# 将 namenode2 过渡到 Standby；
(2)$ hdfs haadmin -transitionToStandby --forcemanual namenode2
# 将 namenode1过渡到 Active；
(3)$ hdfs haadmin -transitionToActive --forceactive namenode1

YARN的nodemanager导致机器死机，如何解决

1、重启服务器
2、恢复业务
3、查看YARN日志/var/log/hadoop-yarn/yarn

如何下线YARN的nodemanager节点，假如该节点持续在运行计算任务

下线服务前需要提前与研发、数仓沟通会不会影响业务计算和运行状态，直接在ambari或者cdh关掉服务即可
如该节点持续在运行计算任务，需先停止计算任务或者杀掉任务
可参考：https://blog.csdn.net/u010834071/article/details/114596997

YARN的nodemanager节点，从Active Nodes转为Lost Nodes，有哪些原因，在哪里设置

YARN WEB UI 运行状态查看集群整体情况，发现 LOST 节点
Yarn 显示资源使用率达到 100%，而集群节点内存，CPU 等资源却使用不是很高。
Yarn 在配置时，通过设定每个 NodeManager 可以分配的 Container 内存， 以及 CPU，来设定每个节点的资源。目前每个 NodeManager 配置了 120G，CPU 配置了 32VCore。
目前集群可能存在的问题是，每个 Container 分配的资源过高，实际任务并不需要这么多资源，从而出现了资源被分配完，但是使用率低的情况。https://juejin.cn/post/7056610580655767565

YARN的nodemanager节点如果转为Lost Nodes后，该节点上的计算任务是否还会正常继续

可以

HDFS的快照原理简要介绍一下，为什么可以确保数据的安全性

 Hdfs的快照（snapshot）是在某一时间点对指定文件系统拷贝，快照采用只读模式，可以对重要数据进行恢复、防止用户错误性的操作。快照分两种：一种是建立文件系统的索引，每次更新文件不会真正的改变文件，而是新开辟一个空间用来保存更改的文件，一种是拷贝所有的文件系统。Hdfs属于前者。

YARN的yarn.nodemanager.local-dirs和yarn.nodemanager.log-dirs参数应该如何设置，有哪些常见的问题

yarn.nodemanager.local-dirs
参数解释：中间结果存放位置，类似于1.0中的mapred.local.dir。注意，这个参数通常会配置多个目录，已分摊磁盘IO负载。
默认值：${hadoop.tmp.dir}/nm-local-diryarn.nodemanager.log-dirs参数解释：日志存放地址（可配置多个目录）。
默认值：${yarn.log.dir}/userlogs常见问题：磁盘IO过大、日志存放磁盘超限

distcp拷贝数据的时候，出现了java.lang.outofmemoryerror:java heap space，如何处理

解决方法：
第一种方法：修改hdfs-site
dfs.checksum.type
第二种方法：加-D参数
hadoop distcp -Ddfs.checksum.type=CRC32 -update src dst

有两个hadoop集群，机器相同，磁盘占用相同，一个集群磁盘的使用率比较均匀，另一个集群磁盘使用率起伏较大（很多写满的，很多使用率很低的），那么第二个集群会有哪些问题

MR程序无法很好地利用本地计算的优势，机器之间无法达到更好的网络带宽使用率，机器磁盘无法利用等等二、解决方案
1、balancer   2、distcp

hdfs namenode启动慢，常见的原因有哪些？如何优化？

1、删除大量文件之后立刻重启NameNode（例如删除100万个文件），NameNode启动慢。
3、内存不够导致hdfs namenode启动慢答：删除大量文件时，不要立刻重启NameNode，待DataNode删除了对应的Block后重启NameNode，即不会存在这种情况。您可以通过hdfs dfsadmin -report命令来查看磁盘空间，检查文件是否删除完毕。
答：扩容

hadoop的hdfs、yarn配置的zookeeper，是否可以分开

可以
Hadoop提供的服务，主要是两个：分布式存储、分布式计算。
分布式就是由多台机器协同来完成的任务。Hadoop的分布式系统，都采用Master-Slave的主从模式，在这样的模式下，分布式存储系统（HDFS）的主节点，是NameNode。分布式资源管理系统（Yarn）的主节点，是ResourceManager。
可以把Hadoop想象成单机操作系统扩展到一个集群的情况，其中的NameNode就是文件系统的中央管理枢纽，ResourceManager就相当于单机中负责管理机器中的内存、cpu的那个操作系统的调度系统。其实这两个框架谈不上什么分工协作的。 HDFS可以理解为像个文件系统，YARN可以理解为像个shell。 从设计的初衷上，二者就没什么分工协作， 说得更专业点，叫"耦合度低"。假设我们写一个MRv2(yarn)的简单程序，如果输入输出都不是HDFS路径，而是本地硬盘路径(local)的话，那这个程序跟hdfs可能就完全没有关系了