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Hadoop工程师面试题(某大型国企)题库详解

面试问答题（共20题）

第一题

请详细阐述Hadoop的NameNode、DataNode和ResourceManager各自的功能、作用以及它们在Hadoop生态系统中的重要性。试述它们之间如何协同工作来支持Hadoop集群的运行。

答案：

NameNode(HDFSNameNode):

功能与作用：

文件系统的元数据管理：NameNode是Hadoop分布式文件系统（HDFS）的管理节点，负责管理文件系统的元数据，包括文件系统的目录结构、文件与块的映射关系（哪些数据块属于哪个文件以及存储在哪个DataNode上）、DataNode的注册信息等。

客户端请求处理：客户端（如Hadoop应用程序）所有与文件系统交互的请求（如创建文件、删除文件、打开/关闭文件、读取文件元数据等）都需要经过NameNode。

心跳检测：监控DataNode的健康状况，通过接收DataNode发送的心跳（Heartbeat）信号来判断DataNode是否存活。

NameNodeHA（高可用性）：在NameNodeHA配置下，存在两个NameNode（一个是Active，一个是Standby），Standby通过定期从Active复制元数据来保持同步，从而提供高可用性。

重要性：NameNode是HDFS的“大脑”，对整个HDFS集群的稳定性和性能至关重要。它的健壮性直接决定了HDFS是否可用。因此，NameNode通常需要部署高可用性（HA）方案。

DataNode(HDFSDataNode):

功能与作用：

数据存储：DataNode是HDFS集群中的数据存储节点，负责在本地文件系统上存储实际的数据块（Blocks）。当HDFS文件被创建或写入时，数据块会被分割并分布在集群的多个DataNode上，以实现数据冗余和负载均衡。

块管理：管理存储在本地上的数据块，负责数据块的创建、删除和读取。

向NameNode报告状态：定期向NameNode发送心跳信号，报告自己的健康状态以及管理的数据块信息。

执行数据块的复制：根据NameNode的指令，与其他DataNode之间进行数据块的双向复制，以实现高容错性。

执行数据块的恢复：当集群中某DataNode发生故障导致数据块丢失时，NameNode会指定其他拥有该数据块副本的DataNode进行数据恢复。

重要性：DataNode是HDFS数据实际存放的节点，构成了集群的存储规模基础。集群中DataNode的数量和性能直接影响着HDFS的总存储容量和数据处理能力。通常需要部署比NameNode更多的DataNode。

ResourceManager(YARNResourceManager):

功能与作用（YARN-YetAnotherResourceNegotiator，是Hadoop2.x及之后版本中用于管理集群资源的框架）：

集群资源管理：ResourceManager是Hadoop集群资源管理的中央节点，负责接收客户端提交的应用程序（Application），并管理整个集群的计算资源（CPU和内存）。

ApplicationMaster管理：为每个提交的应用程序启动一个ApplicationMaster进程，并将该应用程序的资源需求告知ResourceManager。

NodeManager管理：监控集群中所有NodeManager（运行在每台物理服务器上，负责管理本机资源并执行任务）的健康状况。

资源调度：根据应用程序的需求和集群的实时资源状况，将资源分配给不同的应用程序或为每个应用程序选择合适的容器（Container）。

任务管理：管理应用程序的整个生命周期，包括任务的初始化、监控执行状态以及任务的成功或失败。

重要性：ResourceManager是YARN（以及基于YARN的应用，如Hive,Spark,Flink等）的枢纽，负责整个集群的资源调度和应用程序管理。它的性能直接影响集群处理应用程序的能力。

协同工作机制：

NameNode、DataNode和ResourceManager在现代Hadoop生态系统中（尤其指Hadoop2.x及以后版本，即HadoopYARN）分工明确，协同工作：

数据存储与元数据管理（HDFS层面）：NameNode管理HDFS的元数据，指导DataNode存储和复制数据块。客户端直接与NameNode交互进行文件操作，数据读写通过DataNode进行。

应用运行与资源管理（YARN层面）：用户提交的任务（如MapReduce作业、Spark作业）首先提交到ResourceManager。ResourceManager查找NameNode