大数据面试必备：Hadoop安装与运行流程解析

"这份文档包含了经典的大数据面试题目，特别是关于Hadoop的部分，涵盖了Hadoop的安装步骤、主要进程及其作用以及Hadoop运行原理，包括MapReduce和HDFS的读写流程。" 在大数据领域，Hadoop是一个核心的开源框架，主要用于处理和存储大量数据。以下是对Hadoop相关知识点的详细解释： 1. **Hadoop安装步骤**： - **配置IP和主机名**：确保所有节点间能通过主机名互相识别。 - **创建Hadoop用户**：为Hadoop操作创建专门的用户，提高安全性。 - **安装JDK**：Hadoop依赖Java环境，所以需要先安装JDK。 - **配置环境变量**：在`/etc/profile`中添加JDK和Hadoop的环境变量，使系统能找到这些软件。 - **解压和安装Hadoop**：将Hadoop压缩包解压并安装到指定目录。 - **配置参数文件**：如`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`、`mapred-site.xml`等，设定Hadoop集群的相关配置。 - **复制配置到从节点**：将主节点的配置文件拷贝到从节点，保持一致性。 - **更改所有者和组**：确保所有Hadoop相关的目录和文件属于Hadoop用户和组。 - **配置SSH秘钥**：设置无密码SSH，以便节点间能自动通信。 - **启动和验证**：通过`hadoop nodename-format`格式化NameNode，然后使用`hadoop start-all.sh`启动所有服务，最后用`jps`命令检查进程是否正常。 2. **Hadoop集群的主要进程**： - **NameNode**：作为主节点，负责文件系统的命名空间，保存文件的元数据，如文件名、文件块列表等。 - **Secondary NameNode**：辅助NameNode，定期合并编辑日志（edits），减轻NameNode的压力。 - **JobTracker**：在旧版Hadoop中，负责作业管理和调度，监控任务执行情况。 - **DataNode**：存储数据的实际节点，向NameNode报告存储信息。 - **TaskTracker**：在每个工作节点上运行，执行Map任务和Reduce任务，与JobTracker交互。 3. **Hadoop运行原理**： - **MapReduce**：是Hadoop的数据处理模型，分为Map阶段和Reduce阶段，用于并行处理大数据。 - **HDFS读写流程**： - **写入**：客户端将数据分块，与NameNode通信注册新块，获取DataNode列表，然后依次将数据块写入这些节点，最后删除本地缓存。 - **读取**：客户端请求NameNode获取文件块的位置信息，然后直接从DataNode列表中读取数据，可以实现容错和负载均衡。 了解这些基本概念和流程对于理解和解决Hadoop集群中的问题至关重要，也是面试中常见的考察点。在实际应用中，还需要考虑如YARN（取代了JobTracker的资源管理器）和更现代的Hadoop优化技术。