大数据技术之Hadoop3.x笔记

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
简介: 大数据技术之Hadoop3.x笔记

一、Hadoop入门

1、常用端口号
hadoop3.x 
    HDFS NameNode 内部通常端口:8020/9000/9820
    HDFS NameNode 对用户的查询端口:9870
    Yarn查看任务运行情况的:8088
    历史服务器:19888
hadoop2.x 
    HDFS NameNode 内部通常端口:8020/9000
    HDFS NameNode 对用户的查询端口:50070
    Yarn查看任务运行情况的:8088
    历史服务器:19888
2、常用的配置文件
3.x core-site.xml  hdfs-site.xml  yarn-site.xml  mapred-site.xml workers
2.x core-site.xml  hdfs-site.xml  yarn-site.xml  mapred-site.xml slaves

二、HDFS

1、HDFS文件块大小(面试重点)
    硬盘读写速度
    在企业中  一般128m(中小公司)   256m (大公司)
2、HDFS的Shell操作(开发重点)
3、HDFS的读写流程(面试重点)

三、Map Reduce

1、InputFormat
    1)默认的是TextInputformat  kv  key偏移量,v :一行内容
    2)处理小文件CombineTextInputFormat 把多个文件合并到一起统一切片
2、Mapper 
    setup()初始化;  map()用户的业务逻辑; clearup() 关闭资源;
3、分区
    默认分区HashPartitioner ,默认按照key的hash值%numreducetask个数
    自定义分区
4、排序
    1)部分排序  每个输出的文件内部有序。
    2)全排序:  一个reduce ,对所有数据大排序。
    3)二次排序:  自定义排序范畴, 实现 writableCompare接口, 重写compareTo方法
        总流量倒序  按照上行流量 正序
5、Combiner 
    前提:不影响最终的业务逻辑(求和 没问题   求平均值)
    提前聚合map  => 解决数据倾斜的一个方法
6、Reducer
    用户的业务逻辑;
    setup()初始化;reduce()用户的业务逻辑; clearup() 关闭资源;
7、OutputFormat
    1)默认TextOutputFormat  按行输出到文件
    2)自定义

四、Yarn

1、Yarn的工作机制(面试题)
    
2、Yarn的调度器
    1)FIFO/容量/公平
    2)apache 默认调度器  容量; CDH默认调度器 公平
    3)公平/容量默认一个default ,需要创建多队列
    4)中小企业:hive  spark flink  mr  
    5)中大企业:业务模块:登录/注册/购物车/营销
    6)好处:解耦  降低风险  11.11  6.18  降级使用
    7)每个调度器特点:
        相同点:支持多队列,可以借资源,支持多用户
        不同点:容量调度器:优先满足先进来的任务执行
                公平调度器,在队列里面的任务公平享有队列资源
    8)生产环境怎么选:
        中小企业,对并发度要求不高,选择容量
        中大企业,对并发度要求比较高,选择公平。
3、开发需要重点掌握:
    1)队列运行原理    
    2)Yarn常用命令
    3)核心参数配置
    4)配置容量调度器和公平调度器。
    5)tool接口使用。
相关实践学习
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