"深入理解大数据面试题与HDFS运行原理"

本文总结了大数据相关的面试题及答案，同时介绍了HDFS的运行原理和MapReduce的运行原理。 首先是关于HDFS的运行原理。HDFS是一个分布式文件系统，它自动保存多个副本并支持移动计算。然而，HDFS也存在一些缺点，比如小文件存取会占用namenode内存，写入只支持追加而不支持随机修改。HDFS存储的逻辑空间称为block，文件的权限类似于linux。整体架构分为三种节点，即NN（NameNode）、SNN（Secondary NameNode）和DN（DataNode）。NN负责读写操作保存metadata（包括所有者、权限和block信息），SNN负责辅助NN合并fsimage和edits来减少NN的启动时间，DN负责存储数据并向NN发送心跳以保持联系。此外，NN保存的metadata在HDFS启动后加载到计算机内存，除block位置信息的metadata保存在OS文件系统中的fsimage文件中，对metadata的操作日志保存在OS文件系统中的edits文件中。block位置信息是由DN上报NN后再加载到内存中的。HDFS还有一个安全模式，即在NN完全加载metadata之前，在此期间不能写入文件，DN会检查各个block的完整性并修复。 接下来是关于MapReduce的运行原理。MapReduce是一种离线计算框架，其过程分为split和map。首先，输入数据会被split成多个split，每个split会被一个map任务处理。MapReduce框架会并行执行map任务，其中map任务的输出会根据key的值进行分组，然后将每组数据送到不同的reduce任务中去。每个reduce任务会处理一个分组的数据并生成最终的输出。整个MapReduce过程涉及到map任务、reduce任务和中间数据的传输。 综上所述，本文介绍了大数据相关的面试题及答案，以及HDFS的运行原理和MapReduce的运行原理。对于准备参加大数据面试的人来说，这些内容提供了重要的参考和学习资料。