Hadoop基础与命令详解：jps与Namenode管理

"本文主要介绍了Hadoop相关的面试题和知识点，包括`jps`命令的用途、Namenode的重启方法以及一系列关于Hadoop组件、特性和管理的判断题和选择题。" 在Hadoop生态系统中，`jps`命令是一个非常实用的工具，主要用于查看Java进程的状态。通过执行`jps`命令，用户可以检查Namenode、Datanode、TaskTracker（在Hadoop 1.x版本中）和JobTracker（在旧版Hadoop中）等关键服务是否正在正常运行。这些组件是Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce作业调度的核心部分。 Namenode是HDFS的元数据管理器，它存储文件系统的命名空间信息和文件块的映射信息。如果需要重启Namenode，操作步骤通常是先执行`stop-all.sh`停止所有Hadoop服务，然后运行`start-all.sh`来重新启动服务。然而，在Hadoop 2.x及更高版本中，Namenode的重启过程可能更为复杂，可能需要使用`hadoop-daemon.sh`脚本分别停止和启动Namenode。 Hadoop主要设计为支持大数据的批量处理，而不是数据的随机读写。NameNode并不直接从磁盘中读取或写入metadata信息；相反，它将这些信息存储在内存中，以提供高效的服务。当客户端进行读写请求时，NameNode会提供文件块的位置信息，客户端随后直接与相应的DataNode交互完成数据传输。 DataNode是Hadoop集群中存储数据的节点，它们通过长连接与Namenode保持通信，定期报告心跳和块信息。虽然大磁盘容量对DataNode是有益的，但集群的设计应考虑整体的容错性和平衡性，而不是单个节点的磁盘大小。 Hadoop的默认调度器策略是FIFO（先进先出），这意味着作业按照提交的顺序被处理。然而，Hadoop也支持其他调度策略，如Capacity Scheduler和Fair Scheduler，这些策略可以根据需求分配资源。 关于Hadoop的安全性和权限管理，虽然Hadoop本身提供了基础的安全特性，如Kerberos认证，但严格的安全措施通常需要通过额外的配置和工具来实现，例如Apache Ranger或Cloudera Manager。 在Hadoop面试题中，常见的问题包括HDFS的数据存储机制、Block的复制数量、Hadoop组件的角色、作者、默认配置以及集群管理的最佳实践等。对于集群健康状况的检查，可以使用`hadoop dfsadmin -report`命令来查看HDFS的状态，包括损坏的块信息。 理解和掌握Hadoop的这些基本概念和操作对于在面试中表现出色至关重要，同时也为实际的Hadoop集群管理和优化提供了坚实的基础。