"这是关于Hadoop HDFS的一份面试题整理,涵盖了HDFS的写入和读取过程,Namenode的元数据管理,Namenode与SecondaryNamenode的角色,联邦HDFS,处理小文件的策略,安全模式,NameNode的作用,以及HDFS的优缺点。" 在这份资料中,我们深入探讨了Hadoop分布式文件系统(HDFS)的核心概念。首先,HDFS是Hadoop生态系统的重要组成部分,它设计用于存储大规模的数据集,具有高容错性和可扩展性。 **HDFS写入剖析**: 1. 客户端发起写文件请求到Namenode。 2. Namenode验证文件是否存在及权限,通过后将操作记录到编辑日志,并返回输出流对象给客户端。 3. 文件被切割成128MB的块,形成数据队列。 4. Namenode选择多个Datanode构成一个数据管道并告知客户端。 副本策略通常为:1.客户端节点,2.不同机架的节点,3.同一机架不同节点,4.如有需要,随机节点。 5. 客户端写入数据和校验和,数据流式传输至所有Datanode。 6. 如果某个Datanode故障,其他节点会接收到数据,Namenode会重新安排副本。 7. 每个块写入完成,Datanode之间会确认,最后客户端收到确认。 8. 文件写入完成后,客户端通知Namenode关闭输入流。 **HDFS读取剖析**: 1. 客户端向Namenode请求文件位置。 2. Namenode返回包含文件块位置的列表。 3. 客户端直接从最近或最可用的Datanode读取数据,减少延迟。 **Namenode的元数据**: Namenode负责维护文件系统的目录结构和文件到数据块的映射,确保数据的正确性和一致性。 **Namenode与SecondaryNamenode**: SecondaryNamenode不是Namenode的备份,而是帮助Namenode定期合并编辑日志和镜像文件,防止日志过大导致的问题。 **联邦HDFS**: 允许HDFS系统扩展到多个独立的命名空间,提高集群利用率。 **处理小文件的影响和解决方案**: 小文件会导致元数据管理开销增大,解决方案包括使用Har Archive或SequenceFile归档,以及使用MapReduce压缩。 **安全模式**: 在启动时,Namenode进入安全模式,等待大多数Datanode报告,以确保集群的可用性。 **NameNode作用**: NameNode是HDFS的中央控制节点,管理文件系统的命名空间和数据块映射。 **HDFS的优缺点**: 优点:高容错、可扩展、适合大数据处理。缺点:不支持低延迟访问、不易于文件的修改和重命名,且小文件处理效率较低。 这份资料全面地阐述了HDFS的关键运作机制,对于理解Hadoop大数据存储和处理有极大的帮助。
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