hadoop 问题

ssydxa219

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多选题：
8. 下列哪项可以作为集群的管理？
a)Puppet b)Pdsh c)Cloudera Manager d)Zookeeper

答案1：ABD
具体可查看
什么是Zookeeper，Zookeeper的作用是什么，在Hadoop及hbase中具体作用是什么
二次整理
修改后答案：ABC
分析：
A：puppetpuppet是一种Linux、Unix、windows平台的集中配置管理系统
B：pdsh可以实现在在多台机器上执行相同的命令
详细参考：集群管理小工具介绍-pdsh
C：可以参考Cloudera Manager四大功能【翻译】
首先这里给管理下一个定义：部署、配置、调试、监控，属于管理
因为zookeeper不满足上面要求，所以不纳入管理范围。

9. 配置机架感知的下面哪项正确
a)如果一个机架出问题，不会影响数据读写
b)写入数据的时候会写到不同机架的 DataNode 中
c)MapReduce 会根据机架获取离自己比较近的网络数据

答案ABC
具体可以参考
hadoop机架感知--加强集群稳固性，该如何配置hadoop机架感知

10. Client 端上传文件的时候下列哪项正确
a)数据经过 NameNode 传递给 DataNode
b)Client 端将文件切分为 Block，依次上传
c)Client 只上传数据到一台 DataNode，然后由 NameNode 负责 Block 复制工作
答案B
分析：
Client向NameNode发起文件写入的请求。

NameNode根据文件大小和文件块配置情况，返回给Client它所管理部分DataNode的信息。

Client将文件划分为多个Block，根据DataNode的地址信息，按顺序写入到每一个DataNode块中。
具体查看
HDFS体系结构简介及优缺点

11. 下列哪个是 Hadoop 运行的模式
a)单机版 b)伪分布式 c)分布式

答案ABC

12. Cloudera 提供哪几种安装 CDH 的方法
a)Cloudera manager b)Tarball c)Yum d)Rpm
答案：ABCD具体可以参考
Hadoop CDH四种安装方式总结及实例指导

判断题：
13. Ganglia 不仅可以进行监控，也可以进行告警。（正确）
分析：
此题的目的是考Ganglia的了解。严格意义上来讲是正确。

ganglia作为一款最常用的Linux环境中的监控软件，它擅长的的是从节点中按照用户的需求以较低的代价采集数据。但是ganglia在预警以及发生事件后通知用户上并不擅长。最新的ganglia已经有了部分这方面的功能。但是更擅长做警告的还有Nagios。Nagios，就是一款精于预警、通知的软件。通过将Ganglia和Nagios组合起来，把Ganglia采集的数据作为Nagios的数据源，然后利用Nagios来发送预警通知，可以完美的实现一整套监控管理的系统。
具体可以查看
完美集群监控组合ganglia和nagios

14. Block Size 是不可以修改的。（错误）
它是可以被修改的

Hadoop的基础配置文件是hadoop-default.xml，默认建立一个Job的时候会建立Job的Config，Config首先读入 hadoop-default.xml的配置，然后再读入hadoop-site.xml的配置（这个文件初始的时候配置为空），hadoop- site.xml中主要配置需要覆盖的hadoop-default.xml的系统级配置。具体配置可以参考下

<property>
<name>dfs.block.size</name>//block的大小，单位字节，后面会提到用处，必须是512的倍数，因为采用crc作文件完整性校验，默认配置512是checksum的最小单元。
<value>5120000</value>
<description>The default block size for new files.</description>
</property>

复制代码

15. Nagios 不可以监控 Hadoop 集群，因为它不提供 Hadoop 支持。（错误）

分析：
Nagios是集群监控工具，而且是云计算三大利器之一

16. 如果 NameNode 意外终止，SecondaryNameNode 会接替它使集群继续工作。（错误）

分析：
SecondaryNameNode是帮助恢复，而不是替代，如何恢复，可以查看
hadoop 根据SecondaryNameNode恢复Namenode

17. Cloudera CDH 是需要付费使用的。（错误）

分析：
第一套付费产品是Cloudera Enterpris，Cloudera Enterprise在美国加州举行的 Hadoop 大会 (Hadoop Summit) 上公开，以若干私有管理、监控、运作工具加强 Hadoop 的功能。收费采取合约订购方式，价格随用的 Hadoop 叢集大小变动。

18. Hadoop 是 Java 开发的，所以 MapReduce 只支持 Java 语言编写。（错误）

分析：
rhadoop是用R语言开发的，MapReduce是一个框架，可以理解是一种思想，可以使用其他语言开发。
具体可以查看
Hadoop简介(1):什么是Map/Reduce

19. Hadoop 支持数据的随机读写。（错）

分析：
lucene是支持随机读写的，而hdfs只支持随机读。但是HBase可以来补救。
HBase提供随机读写，来解决Hadoop不能处理的问题。HBase自底层设计开始即聚焦于各种可伸缩性问题：表可以很“高”，有数十亿个数据行；也可以很 “宽”，有数百万个列；水平分区并在上千个普通商用机节点上自动复制。表的模式是物理存储的直接反映，使系统有可能提高高效的数据结构的序列化、存储和检索。

20. NameNode 负责管理 metadata，client 端每次读写请求，它都会从磁盘中读取或则会写入 metadata 信息并反馈 client 端。（错误）

修改后分析：
分析：
NameNode 不需要从磁盘读取 metadata，所有数据都在内存中，硬盘上的只是序列化的结果，只有每次 namenode 启动的时候才会读取。
1）文件写入
Client向NameNode发起文件写入的请求。
NameNode根据文件大小和文件块配置情况，返回给Client它所管理部分DataNode的信息。
Client将文件划分为多个Block，根据DataNode的地址信息，按顺序写入到每一个DataNode块中。

2）文件读取
Client向NameNode发起文件读取的请求。
NameNode返回文件存储的DataNode的信息。
Client读取文件信息。

具体查看
hadoop中NameNode、DataNode和Client三者之间协作关系

21. NameNode 本地磁盘保存了 Block 的位置信息。（个人认为正确，欢迎提出其它意见）

分析：
DataNode是文件存储的基本单元，它将Block存储在本地文件系统中，保存了Block的Meta-data，同时周期性地将所有存在的Block信息发送给NameNode。

具体同样查看
hadoop中NameNode、DataNode和Client三者之间协作关系

22. DataNode 通过长连接与 NameNode 保持通信。（）

这个有分歧：具体正在找这方面的有利资料。下面提供资料可参考。
首先明确一下概念：

（1）.长连接
Client方与Server方先建立通讯连接，连接建立后不断开，
然后再进行报文发送和接收。这种方式下由于通讯连接一直
存在，此种方式常用于点对点通讯。

（2）.短连接
Client方与Server每进行一次报文收发交易时才进行通讯连
接，交易完毕后立即断开连接。此种方式常用于一点对多点
通讯，比如多个Client连接一个Server.

23. Hadoop 自身具有严格的权限管理和安全措施保障集群正常运行。（错误）

hadoop只能阻止好人犯错，但是不能阻止坏人干坏事
具体可查看
hadoop安全性需不断加强

24. Slave 节点要存储数据，所以它的磁盘越大越好。（错误）

分析：
一旦Slave节点宕机，数据恢复是一个难题

25. hadoop dfsadmin –report 命令用于检测 HDFS 损坏块。（错误）

分析：
hadoop dfsadmin -report

用这个命令可以快速定位出哪些节点down掉了，HDFS的容量以及使用了多少，以及每个节点的硬盘使用情况。

当然NameNode有个http页面也可以查询，但是这个命令的输出更适合我们的脚本监控dfs的使用状况

Configured Capacity: 77209395855360 (70.22 TB)
Present Capacity: 76079914600683 (69.19 TB)
DFS Remaining: 60534707015680 (55.06 TB)
DFS Used: 15545207585003 (14.14 TB)
DFS Used%: 20.43%
-------------------------------------------------
Datanodes available: 107 (109 total, 2 dead)
Name: 172.16.218.232:50010
Rack: /lg/dminterface0
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 1259272216576 (1.15 TB)
DFS Used: 185585852416 (172.84 GB)
Non DFS Used: 39060951040 (36.38 GB)
DFS Remaining: 1034625413120(963.57 GB)
DFS Used%: 14.74%
DFS Remaining%: 82.16%
Last contact: Wed Nov 18 10:19:44 CST 2009
Name: 172.16.216.126:50010
Rack: /lg/dminterface2
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 661261402112 (615.85 GB)
DFS Used: 123147280384 (114.69 GB)
Non DFS Used: 8803852288 (8.2 GB)
DFS Remaining: 529310269440(492.96 GB)
DFS Used%: 18.62%
DFS Remaining%: 80.05%
Last contact: Wed Nov 18 10:19:46 CST 2009

复制代码

26. Hadoop 默认调度器策略为 FIFO（正确）
具体参考
Hadoop集群三种作业调度算法介绍

27. 集群内每个节点都应该配 RAID，这样避免单磁盘损坏，影响整个节点运行。（错误）
分析：
首先明白什么是RAID，可以参考百科磁盘阵列。
这句话错误的地方在于太绝对，具体情况具体分析。题目不是重点，知识才是最重要的。
因为hadoop本身就具有冗余能力，所以如果不是很严格不需要都配备RAID。具体参考第二题。

28. 因为 HDFS 有多个副本，所以 NameNode 是不存在单点问题的。（错误）
分析：
NameNode存在单点问题。了解详细信息，可以参考
Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode

29. 每个 map 槽就是一个线程。（错误）
分析：首先我们知道什么是map 槽,map 槽->map slot
map slot 只是一个逻辑值 ( org.apache.hadoop.mapred.TaskTracker.TaskLauncher.numFreeSlots )，而不是对应着一个线程或者进程
具体见：
hadoop中槽-slot是线程还是进程讨论

30. Mapreduce 的 input split 就是一个 block。（错误）
InputFormat的数据划分、Split调度、数据读取三个问题的浅析

31. NameNode 的 Web UI 端口是 50030，它通过 jetty 启动的 Web 服务。（错误）
分析：
根据下面，很显然JOBTRACKER的 Web UI 端口是 50030
端口说明：

默认端口设置位置
9000       namenode
8020       namenode
8021       JT RPC
50030       mapred.job.tracker.http.address JobTracker administrative web GUI
50070       dfs.http.address NameNode administrative web GUI
50010       dfs.datanode.address DataNode control port
50020       dfs.datanode.ipc.address DataNode IPC port, used for block transfer
50060       mapred.task.tracker.http.address Per TaskTracker web interface
50075       dfs.datanode.http.address Per DataNode web interface
50090       dfs.secondary.http.address Per secondary NameNode web interface

设置位置                                                                                              描述信息
namenode                                                                                              交互端口
namenode                                                                                              RPC交互端口
JT RPC                                                                                                 交互端口
mapred.job.tracker.http.address JobTracker administrative web GUI    JOBTRACKER的HTTP服务器和端口
dfs.http.address NameNode administrative web GUI                            NAMENODE的HTTP服务器和端口
dfs.datanode.address DataNode control port             DATANODE控制端口，主要用于DATANODE初始化时向NAMENODE提出注册和应答请求
dfs.datanode.ipc.address DataNode IPC port, used for block transfer DATANODE的RPC服务器地址和端口
mapred.task.tracker.http.address Per TaskTracker web interface          TASKTRACKER的HTTP服务器和端口
dfs.datanode.http.address Per DataNode web interface                         DATANODE的HTTP服务器和端口
dfs.secondary.http.address Per secondary NameNode web interface    辅助DATANODE的HTTP服务器和端口

32. Hadoop 环境变量中的 HADOOP_HEAPSIZE 用于设置所有 Hadoop 守护线程的内存。它默
认是 200 GB。（错误）
hadoop为各个守护进程（namenode,secondarynamenode,jobtracker,datanode,tasktracker）统一分配的内存在hadoop-env.sh中设置，参数为HADOOP_HEAPSIZE，默认为1000M。
具体参考hadoop集群内存设置

33. DataNode 首次加入 cluster 的时候，如果 log 中报告不兼容文件版本，那需要 NameNode
执行“Hadoop namenode -format”操作格式化磁盘。（错误）
分析：
首先明白介绍，什么ClusterID
ClusterID

添加了一个新的标识符ClusterID用于标识集群中所有的节点。当格式化一个Namenode，需要提供这个标识符或者自动生成。这个ID可以被用来格式化加入集群的其他Namenode。
二次整理
有的同学问题的重点不是上面分析内容：内容如下：
这个报错是说明 DataNode 所装的Hadoop版本和其它节点不一致，应该检查DataNode的Hadoop版本

详细内容可参考
hadoop集群添加namenode的步骤及常识