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《Hadoop.The.Definitive.Guide.4th.Edition.2015.3》学习笔记

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Hadoop

Hadoop The.Definitive.Guide.4th.Edition

一.读后感

最近读完了《Hadoop.The.Definitive.Guide.4th.Edition.2015.3》英文第4版，个人感觉这本书是hadoop目前最权威、最全面、最靠谱的书籍，强烈建议大家好好研读。不建议大家去读hadoop权威指南第1版、第2版和第3版，第3版我也看完了，但是里面的知识已经与当前Apache hadoop 2.X严重脱节，比如第3版还在大篇幅的讲解hadoop1.X的jobtracker和tasktracker，这早就被抛弃。

《Hadoop.The.Definitive.Guide.4th.Edition.2015.3》全书从五个部分向读者诠释了hadoop相关知识，第一部分讲解了hadoop的基础知识(mapreduce、HDFS、YARN)，第二部分详细讲解了mapreduce，第三部分讲解了hadoop集群的搭建管理和监控，第四部分讲解了hadoop生态圈一系列相关的子项目(Avro Parquet Flume Sqoop Pig Hive Crunch Spark Hbase Zookeeper)，第五部分讲解了实战案例。给我感触最深的是第一部分中的YARN，从这里我学习到了FIFO CAPACITY FAIR3种调度器的详细知识，第二部分的mapreduce使我在对mapreduce进行优化时候有了明确的思路不至于那么迷茫，第三部分使我学会了如何站在公司的角度去思考搭建公司级hadoop要考虑的硬件和软件要求，hadoop管理和监控要求，总之，这本书值得购买，值得花时间去读，值得推荐给想了解hadoop又不知选啥资料的国人。

国人也在出hadoop相关书籍，和《Hadoop.The.Definitive.Guide.4th.Edition.2015.3》比起来，大部分可以说是一本文字垃圾，要么片面，要么不够深入，比如一本书就只讲一点YARN解析，另一本书讲mapreduce解析，不免让人觉得这在浪费广大读者的money，读者被动的接受着作者在金钱利益驱动下写下的垃圾，强烈建议这些作者好好学习下《Hadoop.The.Definitive.Guide.4th.Edition.2015.3》，建议出书的作者知识积累丰富点，所讲解的内容尽量囊括在一本书中(不要分成那么多子系列)，建议作者要有持续更新版本的忍耐力，建议出书的作者资质再老点，不要是个人弄了几下hadoop就出书，国人很多技术书甚至作者的年龄都在20-35岁，不免让人觉得这些书籍是否可靠，也很少看到这些数据在随着时间的推移过程中持续更新，出第1版，第2版，第3版......可以说很多作者的书籍在第一版本发布后，就永远没了下文，随着时间推移，只会被淘汰。

看了很多hadoop相关的书籍，收获最大的就是《Hadoop.The.Definitive.Guide.4th.Edition.2015.3》，有感而发，在使用hadoop这条路上走过很多弯路，踩过很多坑，对于参考资料，只希望少一点垃圾，多一点经典。

二.HDFS相关问题

1.【HDFS】为何blocksize=128MB？是否需要调大？

答：读取HDFS的block需要做两件事，一是找到block在哪里，也就是寻址，这里消耗的时间为寻址时间，比如需要10毫秒；二是将这个block对应的数据传输到客户端，这里消耗的时间为磁盘传输时间，比如磁盘数据传输速度为128MB/秒，那么128MB数据需要1秒，也即1000毫秒。现在来做个试验，如下表：

文件大小	blocksize	寻址时间(10ms/block)	传输时间(128MB/s)	总计耗时
128MB	128MB	10ms/block*1block	(128MB1block/(128MB/s))1block	1010毫秒
128MB	1.28MB	10ms/block*100block	(1.28MB1block/(128MB/s))100block	2000毫秒

上面试验表明：在blocksize比较小的时候，频繁的在进行block的寻址操作，寻址操作越多，所消耗的时间就越多，最终总计耗时越大。试验充分说明了一个问题，要调大blocksize，设置多大好呢？hadoop目前推荐的设置是，寻址时间/传输时间=1%，所以官网上推荐的默认值为128MB，第一个问题回答完毕。

随着磁盘硬件性能的提升，你可以更改这个blocksize，让它大于128MB，比如256MB，不过不建议？这里说下我的理由，目前hadoop中很多地方都是据blocksize=128MB值之上对其他参数进行了默认设置，比如mapreduce.task.io.sort.mb=100MB,splitsize=128MB,hbase中memstore=128MB，这些与blocksize=128MB是有关的，当你变动了blocksize，这些参数你也要相应调整，除非你是hadoop高级掌握者，否则不要轻易的去改动。

2.【HDFS】HDFS中namenode维护什么数据？数据是固定的么？

答：namenode维护两类数据：（1）namespace image（2）edit log

来看下hdfs-site.xml中配置的dfs.namenode.name.dir目录的文件结构：

${dfs.namenode.name.dir}/
├── current
│ ├── VERSION
│ ├── edits_0000000000033667872-0000000000033668028
│ ├── ...
│ ├── edits_0000000000034678717-0000000000034678900
│ ├── edits_0000000000034678901-0000000000034679140
│ ├── edits_0000000000034679141-0000000000034679336
│ ├── edits_inprogress_0000000000034679337
│ ├── fsimage_0000000000034668015
│ ├── fsimage_0000000000034668015.md5
│ ├── fsimage_0000000000034675376
│ ├── fsimage_0000000000034675376.md5
│ └── seen_txid
└── in_use.lock

edit log文件名为edits_${start_transaction_ID}-${end_transaction_ID}
正在进行中的edit log文件名为edits_inprogress_${inprogress_transaction_ID}
上面记录的是start_transaction_ID=0000000000034678717，end_transaction_ID=0000000000034678900之间的edit log
edits_inprogress_0000000000034679337记录的是inprogress_transaction_ID=0000000000034679337的正在进行中的edit log。
namespace image文件名为fsimage_${merged_transaction_ID}
fsimage_0000000000034675376说明当前已经完成对于transaction_ID=0000000000034675376的edit log合并后的fsimage

开始第二个问题，namenode维护的逻辑文件系统及其block分布信息不是固定不变的，信息是在变化的，也不会写死，里面的block分布信息在各个datanode启动时候会主动向namenode上报，随着datanode的关闭也会动态更新。

3.【HDFS】HDFS中dfs.namenode.name.dir、dfs.datanode.data.dir、dfs.namenode.checkpoint.dir、dfs.journalnode.edits.dir哪些需要设置多个？各自作用？

配置项	使用者	单节点是否设置多个目录	作用
dfs.namenode.name.dir	namenode	可以多个	每个目录是一份独立完整数据，多个目录就是多份完整独立数据COPY
dfs.datanode.data.dir	datanode	可以多个	每个目录中只会存储所有文件数据中的某一部分，所有节点所有目录中才构成一份完成数据的默认3份COPY
dfs.namenode.checkpoint.dir	secondary namenode	可以多个	每个目录是一份独立完整数据，多个目录就是多份完整独立数据COPY
dfs.journalnode.edits.dir	journalnode	只能一个	存储的是此journalnode的状态和一部分edit log信息，这份edit log 在大多数其他journalnode上也有备份

4.【HDFS】HDFS中namenode+secondarynamenode的冷切换加载过程？HDFS中HA(Active namenode+Standby namenode)热切换和冷切换过程？

答：HDFS中namenode+secondarynamenode的冷切换加载过程：

(1)namenode宕机
(2)重新启动namenode或者通过secondarynamenode修复namenode然后启动namenode
(3)将fsimage加载到内存
(4)读取未合并的edit log，进行整合合并到fsimage
(5)接收尽可能多的datanode上报block信息，最终退出safemode，完成namenode冷启动

HDFS中HA(Active namenode+Standby namenode)热切换过程：

(1)active namenode停止
(2)ZKFC发现namenode停止，将standby namenode切换为active namenode，完成热切换

HDFS中HA(Active namenode+Standby namenode)冷切换过程(效果比namenode+sencondarynamenode冷切换要好，因为journalnode上edit log不需加载)：

(1)active namenode和standby namenode都停止了
(2)手动启动active namenode和standby namenode
(3)将fsimage加载到内存
(4)读取journalnode未合并的edit log，进行整合合并到fsimage
(5)接收尽可能多的datanode上报block信息，最终退出safemode，完成namenode冷启动

5.【HDFS】实现HDFS HA的QJM和NFS方式对比？

答：

HDFS HA方式	启动	配置	edit log
QJM	无差别	用journalnode存储edit log	只有一个namenode可写edit log，容易控制
NFS	无差别	用NFS共享edit log	比较难控制只有一个namenode写edit log

6.【HDFS】HDFS HA方实现客户端如何实现namenode故障切换的透明化？

答：HDFS HA方式下，服务端配置的hadoop集群名字是个虚拟名称，目前客户端需要配置上这个虚拟名称以及这个名称后面对应的多个namenode节点，从而客户端自己通过检测来实现连接处于active状态的namenode，一定要配置给客户端的必要参数如下：

dfs.nameservices=mycluster
dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster=org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider
dfs.ha.namenodes.mycluster=nn1,nn2
dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1=192.168.77.38:9000
dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2=192.168.77.39:9000

7.【HDFS】HDFS中网络距离计算原则？

答：网络距离依次递增，规则如下：

同节点上的进程，距离为0
同一机架上的不同节点，距离为2
同一数据中心中不同机架上的节点，距离为4
不同数据中心中的节点，距离为6

8.【HDFS】HDFS读数据和写数据剖析

答：(1)读数据剖析：

client从namenode获取block信息；
client按照顺序一个个先后读取block数据，读取block数据时候，根据上面7中网络距离计算最优block位置进行读取

(2)写数据剖析

client从namenode获取创建的outputstream
client只负责写主block，主block负责写第一个备份block，第一个备份block负责写第二个备份block
第二个备份block写完毕后ACK到第一个备份block，第一个备份block然后ACK到主block，主block返回ACK给client

9.【HDFS】HDFS中远程拷贝数据distcp如何调优？

答：distcp本质是个mapreduce，使用时候最好指定map和reduce个数，这样效率才会高。

10.【HDFS】HDFS中如何实现数据均衡？

答：

HDFS默认提供了脚本start-balance.sh启动一个后台进程来均衡各个节点数据
节点之间数据传递的带宽默认dfs.data,balance=1MB/s太小，建议设置为10MB/s~50MB/s之间，太大会占有网络资源，太小balance执行的时间会很长
判断数据是否均衡的依据是各个节点上的磁盘使用空间/该节点上总的HDFS磁盘空间都不能超过默认值10%，这个比例值可以修改

11.【HDFS】Hadoop支持哪些文件系统?

答：

文件系统	URI前缀	hadoop的具体实现类
Local	file://	fs.LocalFileSystem
HDFS	hdfs://	hdfs.DistributedFileSystem
WebHDFS	webhdfs://	hdfs.web.WebHdfsFileSystem
Secure WebHDFS	swebhdfs://	hdfs.web.SWebHdfsFileSystem
HAR	har://	fs.HarFileSystem
View	viewfs://	viewfs.ViewFileSystem
FTP	ftp://	fs.ftp.FTPFileSystem
S3	s3a://	fs.s3a.S3AFileSystem
Azure	wasb://	fs.azure.NativeAzureFileSystem
Swift	swift://	fs.swift.snative.SwiftNativeFileSystem

hadoop是提供了对于以上各种文件系统的默认实现，稍作配置即可使用上述文件系统,比如S3 Support in Apache Hadoop 基于Amazon S3的文件系统

HDFS只是hadoop实现的文件系统之一，默认dfs.webhdfs.enabled=true,是开启了WebHDFS，如果觉得不安全，可以设置dfs.webhdfs.enabled=false来禁止WebHDFS。

12.【HDFS】hadoop的文件压缩有啥好处？选择文件压缩格式要考虑哪些因素？支持的文件压缩格式有哪些？不同后缀的文件HDFS是如何编解码读取的？为什么Apache hadoop默认不支持LZO和SNAPPY?LZO对应的文件后缀就是.lzo吗？

答：(1)hadoop的文件压缩好处：

减少了存储文件所需的空间；
加速了网络、磁盘或磁盘的数据传输

(2)选择文件压缩格式考虑三个因素：

文件压缩比例
文件解压缩效率
该压缩格式的文件是否可被切分，不能切分直接影响mapreduce的map的个数，从而导致mapreduce效率低下

(3)支持的文件压缩格式有哪些：

默认Apache hadoop的安装文件提供了Bzip2、Gzip、DEFLATE的支持，只需配置mapreduce.map.output.compress和mapreduce.map.output.compress.codec即可使用，但是在Apache hadoop安装文件里并没有提供对于snappy和LZO的支持，这两个需要自己去安装整合，关于snappy和LZO的安装整合参见如下地址参见我的另外一篇博客hadoop 压缩 gzip biz2 lzo snappy

(4)不同后缀的文件HDFS是如何编解码读取的？

答：HDFS是通过文件后缀名来找编解码的，所以只要你的文件的后缀和相应的编码格式里的文件后缀匹配上了，那么HDFS就能知道用何种编解码，不过前提是对应的编码你首先都集成到hadoop中了，默认Apache hadoop能处理.deflate、.gz、.bz2后缀的文件，因为默认Apache hadoop就不支持LZO和SNAPPY，所以无法读取.snappy、.lzo和.lzo_deflate为后缀的文件，关于LZO和SNAPPY怎么集成到hadoop请参见我的另外一篇博客hadoop 压缩 gzip biz2 lzo snappy

(5)为什么Apache hadoop默认不支持LZO和SNAPPY?

答：Apache hadoop官网提供的hadoop版本本身就支持Bzip2、Gzip、DEFLATE3种压缩格式，不支持Snappy和LZO格式，原因是Snappy和LZO的代码库拥有GPL开源协议许可，而不是Apache开源协议许可，关于Snappy和LZO需要hadoop运维或者hadoop提供商自己集成。关于开源代码协议GPL、BSD、MIT、Mozilla、Apache和LGPL的区别详见下图：

(6)LZO对应的文件后缀就是.lzo吗？

答：hadoop是根据文件的后缀去寻找编解码用哪个，之前认为com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec对应的后缀为".lzo"是错误的,查看了hadoop-lzo源代码发现".lzo"对应的编解码为com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec，查看了源代码发现".lzo_deflate"对应的编解码为com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec

13.【HDFS】hadoop支持的结构化文件类型有哪些？

答：hadoop支持的结构化文件类型有如下：

SequenceFile,是一个由二进制序列化过的key/value的字节流组成的文本存储文件;
MapFile,是排序后的SequenceFile两部分组成，分别是data和index;
Apache Avro,是一个基于二进制数据传输高性能的中间件，是一个数据序列化的系统，可以将数据结构或对象转化成便于存储或传输的格式，用来支持数据密集型应用，适合于远程或本地大规模数据的存储和交换;
Apache ORC,（OptimizedRC File）存储源自于RC（RecordColumnar File）这种存储格式，RC是一种列式存储引擎，对schema演化（修改schema需要重新生成数据）支持较差，而ORC是对RC改进，但它仍对schema演化支持较差，主要是在压缩编码，查询性能方面做了优化。RC/ORC最初是在Hive中得到使用，最后发展势头不错，独立成一个单独的项目。Hive 1.x版本对事务和update操作的支持，便是基于ORC实现的（其他存储格式暂不支持）。ORC发展到今天，已经具备一些非常高级的feature，比如支持update操作，支持ACID，支持struct，array复杂类型。你可以使用复杂类型构建一个类似于parquet的嵌套式数据架构，但当层数非常多时，写起来非常麻烦和复杂，而parquet提供的schema表达方式更容易表示出多级嵌套的数据类型;
Apache Parquet, 最初的设计动机是存储嵌套式数据，比如Protocolbuffer，thrift，json等，将这类数据存储成列式格式，以方便对其高效压缩和编码，且使用更少的IO操作取出需要的数据，这也是Parquet相比于ORC的优势，它能够透明地将Protobuf和thrift类型的数据进行列式存储，在Protobuf和thrift被广泛使用的今天，与parquet进行集成，是一件非容易和自然的事情。除了上述优势外，相比于ORC, Parquet没有太多其他可圈可点的地方，比如它不支持update操作（数据写成后不可修改），不支持ACID等

三.YARN相关问题

1.【YARN】YARN运行application的流程？

答：

(1)ResourceManager进行资源分配时，采用了和HDFS相同的网络距离计算算法，尽量把block所在节点让NodeManager启动containner;

(2)执行的具体流程如下：

client请求执行application
ResourceManager分配一个节点NodeManager启动containner，这个containner执行一个Application Master；
Application Master判定当前client提交的application为小任务,无需请求ResourceManager去分派NodeManager启动额外的containner来并发处理，只在当前Application Master所在containner里执行整个application；
Application Master判定当前client提交的application不是小任务，就请求ResourceManager去分派NodeManager启动额外的containner来并发处理

(3)判定client提交的application为小任务的依据：

application对应的job的map的个数<10,mapreduce.job.ubertask.maxmaps可以更改默认值;
application对应的job的reduce个数为1，mapreduce.job.ubertask.maxreduces可以更改默认值;
application对应的文件数据大小<blocksize128MB，mapreduce.job.ubertask.maxbytes可以更改默认值;
默认mapreduce.job.ubertask.enable=false,默认没有开启小任务，要开启必须设置为true

2.【YARN】基于YARN简化YARN的其他框架

答：

(1)Apache Slider 是一个 Yarn 应用，它可以用来在 Yarn 上部署并监控分布式应用。Slider 可以在应用运行期随意扩展或者收缩应用。目前它是 Apache 的孵化项目。参见董西城的Apache Slider—将已有服务或者应用运行在YARN上

(2)Apache Twill(官方首页：Apache Twill)这个项目则是为简化YARN上应用程序开发而成立的项目，该项目把与YARN相关的重复性的工作封装成库，使得用户可以专注于自己的应用程序逻辑。参见董西城的Apache Twill—YARN上应用程序开发包

3.【YARN】YARN与MapReduce1的比较

答：

(1)hadoop version<=2.5.1，使用job historyserver,默认MapReduce Application Master将Job history存储在HDFS上，保留的期限是7天，存储的路径通过mapreduce.jobhistory.done-dir设置；

(2)hadoop version> 2.5.1，使用timelineserver,historyserver仍然保留。application history server支持MapReduce作业,引入timeline server之后，Application History Server变成了Timeline Server的一个应用，history服务基于timeline store建立，history可以存储在内存中或者采用leveldb数据库存储，采用leveldb数据库存储可以保证history在timeline server 重启后仍会保留。

4.【YARN】YARN提供的三种调度？

答：

	FIFO	CAPACITY	FAIR
描述	每一个job占有所有资源，第二个job等第一个job执行完毕才开始执行	预先按照设定的queue资源比例为每个queue预留资源，一个job在queue对应的资源下执行，这个job所在queue不会占有所有资源，同一queue里面不同job仍然按照FIFO执行	各个queue按照预设的比重获得资源，当只有一个job时候，独占所有资源，不过也可以设置最大资源来限制独占所有资源，此时如果有第二个queue里启动了job，那么会通过延迟调度等待资源或者通过资源抢占来让第一个job腾出资源
特点	先进先出, 资源独占	不同组按比例分配资源, 不同组的比例之和为100%, 同组内按照FIFO处理, 只有一个组时也不会独占资源，存在资源浪费	不同组按照权重对应比例分配总资源，只有一个组时可以独占资源，多个组运行时，会腾出资源，同组内可设置FAIR、FIFO、DRF
Apache hadoop		默认调度策略
Cloudera hadoop			默认调度策略
指定queue		通过mapreduce.job.queuename指定使用哪个queue	默认通过规则来自己判定用哪个queue。 1）specified意思是按照mapreduce.job.queuename值判断用哪个queue 2）primaryGroup意思是按照client所在用户组去找queue 3）user意思是按照client所在用户去找queue
配置文件		capacity-scheludel.xml	fair-scheduler.xml 可修改yarn.scheduler.fair.allocation.file修改配置文件名字
资源抢占			FAIR支持资源抢占： 1）minum.share.preemption.timeout时间未获得最小资源要求，进行资源抢占; 通过defaultMinSharePreemptionTimeout设置所有queue超时; 通过minSharePreemptionTimeout设置单个queue超时 2）fair.share.preemption.timeout未获得资源要求的50%，进行资源抢占; 通过defaultFairSharePreemptionTimeout设置所有queue超时; 通过fairSharePreemptionTimeout设置单个queue超时; 通过defaultFairSharePreemptionThreshold设置所有queue最低资源要求比例(默认0.5); 通过fairSharePreemptionThreshold设置单个queue最低资源要求比例(默认0.5)
延迟调度		可以设置延迟等待，以便等待最优的资源被分配来执行job(比如尽量离block最近) yarn.scheduler.capacity.node-locality-delay设置一个正整数N，代表错过N次调度机会后放弃延迟等待	可以设置延迟等待，以便等待最优的资源被分配来执行job(比如尽量离block最近) yarn.scheduler.fair.locality.threshold.node设置一个浮点数，代表等待直到这个比例的节点资源处于空闲就开始执行job yarn.scheduler.fair.locality.threshold.rack设置正整数，代表当应用程序请求某个机架上资源时，它可以接受的可跳过的最大资源调度机会
DRF(Dominant Resource Fairness)		同时考虑CPU和MEMORY两个资源，默认DRF为开启，默认只考虑MEMORE不考虑CPU 通过设置yarn.scheduler.capacity.resource-calculator=org.apache.hadoop.yarn.util.resource.DominantResourceCalculator来在容量调度开启DRF	同时考虑CPU和MEMORY两个资源，默认DRF为开启，默认只考虑MEMORE不考虑CPU 通过设置fair-scheduler.xml中的defaultQueueSchedulingPolicy=drf来在公平调度里开启DRF

四.MapReduce相关问题

1.【MapReduce】MapReduce的配置Configuration的加载规则？

答：(1)后加载的配置信息会覆盖之前加载的信息；

(2)加了Final的配置项不可被覆盖；

(3)配置文件中定义在前的属性可通过${属性name}在后面进行引用；

(4)可以使用System设置配置属性；

(5)可以使用JDK的-Dproterty=value设置配置属性。

2.【MapReduce】MapReduce的maven开发环境如何设置？MapReduce默认提供了哪些工具类方便开发调试？

答：(1)maven中添加hadoop-client依赖jar，该jar包含所有客户端与HDFS和MAPREDUCE相关的所有类；maven中添加hadoop-minicluster依赖jar，该jar支持在单个JVM中模拟hadoop集群进行测试

(2)ToolRunner是hadoop提供的工具类以减轻shell脚本的工作，它里面的使用的是工具类GernericOptionsParser作用是与hadoop命令行配置信息交互并将这行配置设置到Configuration对象上；

MRUnit可以用来在本地用断言的方式测试mapreduce程序，比如MRUnit.MapDriver可以构造map的输入信息。

<project>
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <groupId>com.hadoopbook</groupId>
    <artifactId>hadoop-book-mr-dev</artifactId>
    <version>4.0</version>
    <properties>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <hadoop.version>2.5.1</hadoop.version>
    </properties>
    <dependencies>
        <!-- Hadoop main client artifact -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
        </dependency>
        <!-- Unit test artifacts -->
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.11</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.mrunit</groupId>
            <artifactId>mrunit</artifactId>
            <version>1.1.0</version>
            <classifier>hadoop2</classifier>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <!-- Hadoop test artifact for running mini clusters -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-minicluster</artifactId>
            <version>${hadoop.version}</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
<build>
    <finalName>hadoop-examples</finalName>
    <plugins>
        <plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
            <version>3.1</version>
            <configuration>
                <source>1.6</source>
                <target>1.6</target>
            </configuration>
        </plugin>
        <plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-jar-plugin</artifactId>
            <version>2.5</version>
            <configuration>
                <outputDirectory>${basedir}</outputDirectory>
            </configuration>
        </plugin>
    </plugins>
</build>
</project>

3.【MapReduce】MapReduce程序提交被运行时候的用户身份信息是什么？

答：

(1)默认hadoop是没有开启提交mapreduce程序的用户身份认证，因为hadoop.security.authorization=false

(2)默认hadoop的client所在用户组和用户信息会被作为参数传入到服务端与HDFS文件权限进行匹配

(3)如果client所在用户组和用户于HDFS权限体系不同，可通过HADOOP_USER_NAME或者hadoop.user.group.static.mapping.overides设置

(4)WebHdfs交互的用户权限可通过hadoop.http.staticuser.user设置

4.【MapReduce】MapReduce默认加载的配置文件的路径是啥？开发者如何知道哪些配置属性可被设置？开发者如何设置让hadoop优先加载自己使用的第三方jar

答：

(1)默认通过环境变量HADOOP_HOME和HADOOP_CONF_DIR寻找配置文件，另外一种方法是可以通过-conf指定配置文件；

(2)开发者可以通过工具类GernericOptionsParser类加载Configuration配置文件后，将所有配置信息打印出来，这是方法一；第二种方法是去hadoop官网进行查询

(3)开发者可以设置HADOOP_USER_CLASSPATH_FIRST=true和mapreduce.job.user.classpath.first=true来让hadoop优先加载用户自己的jar。

5.【MapReduce】MapReduce中Job、Task和AttemptTask的命名规则？

答：

(1)首先，所有在YARN resource manager上运行的application的命名规则是：application_${时间戳}_${第几个application程序}，比如application_1410450250506_0003代表是在时间戳1410450250506经YARN resource manager运行的第0003个application程序；

(2)Job的命名规则是继承了部分application的信息，规则是：job_${时间戳}_${第几个application程序}，比如job_1410450250506_0003代表是在时间戳1410450250506经YARN resource manager运行的第0003个application程序的job；

(3)Task的命令规则有继承了Job的信息，规则是：task_${时间戳}_${第几个application程序}_${m代表map，r代表reduce}_${第几个map程序或者第几个reduce程序}，比如task_1410450250506_0003_m_000003代表是在时间戳1410450250506经YARN resource manager运行的第0003个application程序job里对应的第000003个map程序，task_1410450250506_0003_r_000001代表是在时间戳1410450250506经YARN resource manager运行的第0003个application程序job里对应的第000001个reduce程序；

(4)AttemptTask是在Task失败后尝试执行的任务，它的命名规则：attempt_${时间戳}_${第几个application程序}_${m代表map，r代表reduce}_${第几个map程序或者第几个reduce程序}_${尝试次数}，比如attempt_1410450250506_0003_m_000003_0代表是在时间戳1410450250506经YARN resource manager运行的第0003个application程序job里对应的第000003个map程序失败后又被执行了一次

6.【MapReduce】hadoop提供哪些日志，这些日志放置在哪里？

日志类型	归属	描述
System daemon logs	Administrators	(1)后台进程namenode、datanode、journalnode、zkfc、nodemanager、resoucemanager等产生的日志默认存放在HADOOP_HOME/logs，可以设置HADOOP_LOG_DIR改变日志目录位置，如果目录不存在hadoop会主动创建但必须要给权限; (2).log结尾的日志按天存储，所有日志不会主动删除，会永久保留； (3).out结尾的日志默认保留最近的5个，会自动清理过期的日志
HDFS audit logs	Administrators	记录所有的HDFS的请求的日志，写入后台进程namenode的.log日志文件，默认是关闭的可以配置开启
MapReduce job history logs	Users	MapReduce Application Master将Job history存储在HDFS上，保留的期限是7天，存储的路径通过mapreduce.jobhistory.done-dir设置
MapReduce task logs	Users	(1)记录每个Task相关程序产生的日志，日志有syslog stdout stderr3类 (2)存放的目录通过环境变量YARN_LOG_DIR设置，默认在linux机器的YARN_LOG_DIR/userlogs目录下面

7.【MapReduce】MapReduce的执行有哪些可供使用的工作流框架？

答:

(1)Apache oozie

(2)Apache Azkaban

8.【MapReduce】MapReduce Job如何进行优化？

答:通常的优化检查列表如下：

优化项	优化建议
map个数	(1)关注map个数以及每个map执行消耗的平均时间，使得每个map执行平均时间在一个合理范围(合理建议：map平均耗时在1分钟左右) (2)处理的数据文件的格式直接影响到map，不可分割的文件压缩格式比如SNAPPY使得大的数据文件无法被切分从而导致有些map消耗过多时间；合理的结构化文件比如Apache ORC可以提升hive的效率； (3)大量的小文件不仅增加寻址总耗时，也会加剧map任务量大小，建议是添加CombineFileInputFormat将小文件进行整合
reduce个数	(1)确保reduce个数大于1(合理建议：reduce平均耗时5分钟左右，每个reduce写的数据大小刚好一个blocksize=128MB大小) (2)reduce个数不能多不能少，个数的依据是尽量使得每个reduce刚好写一个blocksize=128MB大小的文件。
Combiners	(1)确保数据从map出来到达reduce之间使用了combiners来较少这之间shuffle传递的数据
Intermediate Compression	(1)设置mapreduce中间值的压缩，减少了存储文件所需的空间，加速了网络、磁盘或磁盘的数据传输； (2)设置mapreduce.map.output.compress=true,默认mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.DefaoultCodec，可以设置其它压缩格式比如LZO LZ4 Snappy
Custom serialization	(1)自定义序列必须保证实现了RawComparator
Shuffle tweaks	(1)MapRduce的shuffle过程可以对一些内存管理的参数进行调整，以弥补性能的不足 (2)深入了解map端的shuffle过程，然后对其内存进行优化； (3)深入了解reduce端的shuffle过程，然后对其内存进行优化。

9.【MapReduce】MapReduce job参与实体有哪些？MapReduce job是如何运作的？

答：

(1)MapReduce job的参与实体有：

Client 提交MapReduce job
YARN resource manager 协调集群上计算资源的分配
YARN node managers 负责集群中计算容器的启动和监视
MapReduce application master 用于协调运行Map-Reduce job的MapReduce tasks。MapReduce application master和MapReduce tasks都运行在由resource manager分配由node managers管理的容器中。
HDFS 用于job之间共享数据

(2)MapReduce job运作流程：

1)MapReduce job提交：client调用Job.submit()方法会产生一个JobSubmitter对象，然后调用JobSubmitter.submitJobInternal()提交Job，最后通过Job.waitForCompletion()每秒中获取Job的运行状态同时通知console状态变化，否则通知console错误日志信息。详细过程如下：

向YARN resource manager申请一个新的application ID，比如application_1410450250506_0003代表是在时间戳1410450250506经YARN resource manager运行的第0003个application程序，也即下图的“步骤2”
如果输出目录已经存在或者没有设置，MapReduce job不会被提交，直接产生一个错误通知client
如果输入数据不存在，那就无法计算输入数据切分信息，MapReduce job不会被提交，直接产生一个错误通知client
将MapReduce job相关的jar(默认在HDFS中的备份数mapreduce.client.submit.file.replication=10,以便nodemanager上的task共享MapReduce job的jar信息)、MapReduce job相关配置文件、输入数据切分信息拷贝到分布式文件系统HDFS上进行共享，也即下图的“步骤3”
调用submitApplicatioon()发送请求到YARN resource manager，也即下图中的“步骤4”

2)MapReduce job初始化

YARN resource manager收到submitApplicatioon请求，传递给YARN scheduler获取一个YARN node manager下的container容器，然后YARN resource manager在这个容器containner里启动MapReduce application master,也即下图的“步骤5a和步骤5b”
MapReduce application master对应的java主函数所在类class为MRAppMaster，MRAppMaster创建一系列跟踪对象来跟踪MapReduce job的工作进度，也即下图的“步骤6”
MRAppMaster从分布式文件系统HDFS上获取输入数据切分信息，也即下图的“步骤7”，根据输入数据切分信息针对每个切分的block创建一个对应的map task(输入数据切分信息个数决定map task个数)，根据方法setMumReduceTasks()设置的值或者mapreduce.job.reduces设置的值，创建对应个数的reduce task
MRAppMaster判定MapReduce job是否为小任务【map的个数<mapreduce.job.ubertask.maxmaps的默认值10 && reduce个数为mapreduce.job.ubertask.maxreduces的默认值1 && 输入数据大小<blocksize的mapreduce.job.ubertask.maxbytes默认128MB,默认mapreduce.job.ubertask.enable=false,默认没有开启小任务，要开启必须设置为true】，在开启了小任务并且判定为小任务，那么MapReduce job直接在运行MapReduce application master的JVM对应的containner里运行，如果未开启小任务判断或者判定为非小任务，那么就行后续task分配

3)TASK分配

如果未开启小任务判断或者判定为非小任务，那么就行后续task分配，MapReduce application master向YARN resource manager请求执行map task或者reduce task任务所需分布在YARN node manager下的containner，也即下图的“步骤8”
map task的优先级高于reduce task，map task最先被分配执行，sort task和shuffletask必须等待所有map task执行完毕后才可以开始，reduce task默认在5%的map task执行完毕后便开始启动执行。reduce task可以运行于任意节点之上，而map task则会尽量安排在block所在节点运行或者block所在rack 上运行，最后也有可能安排在其他rack运行。
上面的map task、sort task、shuffle task、reduce task的请求里也包含这对于CPU 和 MEMORY的特殊配置请求(默认mapreduce.map.memory.mb=1G,mapreduce.map.cpu.vcores=1 默认mapreduce.reduce.memory.mb=1G,mapreduce.reduce.cpu.vcores=1)

4)TASK运行

一旦TASK被YARN resource manager分配在某个YARN node manager下的containner执行，MapReduce application master便和这个YARN node manager取得联系并启动一个containner运行一个主类class为YarnChild(YarnChild运行在独立的JVM,并不是和TASK运行在同一个JVM，这样TASK的运行不会影响到YarnChild)的主程序，也即下图的“步骤9a和9b”
YarnChild在运行TASK之前，先从分布式文件系统HDFS获取client提交的MapReduce job相关jar同步到本地、获取client提交的配置信息，也即下图中的“步骤10”
最后YarnChild开始运行TASK，也即下图中的“步骤11”

5)进度和状态更新

map task通过输入数据已经处理的比例来定期更新其状态；
reduce task比较复杂，reduce task首先将数据的处理分为三个阶段(COPY阶段占比1/3,SORT阶段占比1/3,REDUCE阶段占比1/3)，完成了COPY阶段进度就是1/3，完成了SORT阶段进度就是2/3，完成了一半的REDUCE阶段进度就是1/3+1/3+1/3*1/2=5/6
TASK还有一系列的计数器用来跟踪处理进度
TASK运行的过程中，YarnChild时刻保持与MapReduce application master的联系，每隔3秒向MapReduce application master汇报该MapReduce job的TASK的进度和状态，YARN resource manager的WEB管理端通过链接到各个运行的MapReduce application master来展现它们负责的目前正在运行的MapReduce job的进度和状态。
在MapReduce job运行期间，client每秒(可设置mapreduce.client.progressmonitor.pollinterval来调整时间间隔)向MapReduce application master轮询MapReduce job的状态，client可以主动调用getStatus()来获取MapReduce job的状态信息，获取流程如下图所示：

6)MapReduce job完成

当MapReduce application master收到最后一个TASK完成的通知后，MapReduce application master负责将MapReduce job的status调整为successful，这样当client每秒向MapReduce application master轮询MapReduce job的状态就可以知道job已经完成，就会主动退出waitForCompletion()，然后在控制台console打印job统计信息和相关计数器信息
如果设置了mapreduce.job.end-notification.url，那么MapReduce application master在得知MapReduce job完成后，会将MapReduce job的信息(统计信息、计数器信息)通知到这个地址，这给了我们一个提示，我们是不是可以设置一个汇聚MapReduce job处理完成的管理中心
MapReduce application master和相关容器containner清理各自状态(中间临时数据目录此刻会被删除)
OutputCommitter.commitJob()会被调用,运行完成的MapReduce job信息会被存档到historyserver上一遍client所在用户进行信息查询追溯

10.【MapReduce】MapReduce job对于失败是如何处理的？如何进行重试？哪些参数与失败尝试相关？

答：

(1)MapReduce job失败相关处理：

第一种失败是由于MapReduce job里MapReduce tasks的用户代码导致的失败，MapReduce task所在JVM上报错误信息给MapReduce application master，错误信息会写入用户日志，MapReduce application master获知错误信息后尝试启动MapReduce AttemptTask重试，同时释放之前失败JVM所在containner资源以便可以执行其它MapReduce task
第二种失败是由于MapReduce tasks所在JVM的BUG导致的失败，此时YARN node manager发现该JVM进程退出后会通知MapReduce application master,MapReduce application master获知错误信息后尝试启动MapReduce AttemptTask重试
第三种失败是由于MapReduce task一直处于假死状态，MapReduce application master在有效的时间(mapreduce.task.timeout=6000000毫秒，也即10分钟，实际中不建议设置为0,0代表永远不过期，那么最终假死的MapReduce task会越来越多，最终使得集群被撑死)未收到进度更新，便标记该MapReduce task为失败
当MapReduce application master获知MapReduce task失败后，会启动MapReduce AttemptTask重试，并且尽量不安排在之前出问题的YARN node manager上执行MapReduce AttemptTask。总之，任何MapReduce task的最大重试次数为4次(可设置mapreduce.map.maxattempts更改默认的最大的map task尝试次数4次，可设置mapreduce.reduce.maxattempts更改默认的最大reduce task尝试次数4次)，超过4次，不会再次尝试执行MapReduce AttemptTask，任何MapReduce job的MapReduce tasks尝试总次数不能大于4次，否则视MapReduce job失败
对于MapReduce job，在某些场合只要MapReduce tasks失败的比例控制在一定范围，仍然认为该MapReduce job是可信可用的，这时候可以通过参数mapreduce.map.failures.maxpercent和mapreduce.reduce.failures.maxpercent分别设置最大的允许map task和reduce task失败的比例
MapReduce AttemptTask也可能存在失败的情况，比如在推测任务Speculative Execution(MapReduce job的MapReduce tasks有快有慢，针对那些假死或者耗时的task，会启动一个和该TASK一样的另外一个推测任务MapReduce task并行执行，当推测TASK在原TASK执行完之前完成那么原TASK被中止，当推测TASK在原TASK执行完之后完成那么推测TASK被中止；推测TASK只会在MapReduce job的所有MapReduce tasks都启动后才会开始被启动)被中止或者由于YARN node manager错误导致该YARN node manager上所有MapReduce tasks被标记为失败，此时的MapReduce AttemptTask失败不会导致之前map task或者reduce task的最大尝试次数计数器的累加，毕竟不是MapReduce AttemptTask的过错导致的问题。

(2)MapReduce application master的失败相关处理：

MapReduce application master的最大失败尝试次数通过mapreduce.am.max-attempts(默认值为2)进行设置，大于2次则MapReduce job失败。YARN通过yarn.resourcemanager.am.max-attempts(默认值为2)设置了一个阈值对所有的MapReduce application master有效，而mapreduce.am.max-attempts的值必须小于此值，所以如果想增大mapreduce.am.max-attempts的值，必须先增大yarn.resourcemanager.am.max-attempts的值
YARN resource manager未收到未收到MapReduce application master的定期心跳包判定MapReduce application master出错，YARN resource manager会在一个新的containner容器中启动新的MapReduce application master，通过job history来恢复(默认yarn.app.mapreduce.am.job.recovery.enable=true开启了恢复)在旧的MapReduce application master上运行的MapReduce tasks的状态
client在MapReduce job初始化的时候将YARN resource manager反馈的MapReduce application master地址缓存在了本地，当MapReduce application master出错后，client发现一定期限内没有状态更新，就会向YARN resource manager请求新的MapReduce application master的地址

(3)YARN node manager的失败相关处理：

YARN resource manager在有效的时间(yarn.resourcemanager.nm.liveness-monitor.expiry-interval-ms=600000毫秒)未收到YARN node manager的心跳包则视YARN node manager出错，此时运行于此YARN node manager上的MapReduce application master和MapReduce tasks按照之前的流程进行恢复或者重试。
YARN node manager出错导致的不完整MapReduce job(所有map task已经执行完毕，但是map task的中间结果已经不可被reduce task读取)，那么该MapReduce job对应的所有map task会被重新执行。
不管YARN node manager是否出错，只要YARN node manager上MapReduce application master出错的次数如果大于mapreduce.job.maxtaskfailures.per.tracker(默认值为3)，则YARN node manager会被MapReduce application master列入黑名单，被列入黑名单后，MapReduce application master会尽可能让MapReduce tasks在其它YARN node manager上运行

(4)YARN resource manager的失败相关处理：

YARN resource manager的失败是当前最严重的威胁，解决的最好办法是启动多个YARN resource manager，其中只有一个处于active状态，其他都处于standby状态；
MapReduce job的运行信息都被存储在高可用的状态存储器(比如HDFS ZOOKEEPER).1)处于standby状态的YARN resource manager可以在active的YARN resource manager出错后马上从高可用的状态存储器(比如HDFS ZOOKEEPER)进行恢复。2)YARN node manager的信息并没有存储到高可用的状态存储器(比如HDFS ZOOKEEPER)，因为新的active YARN resource manager可以从YARN node manager的心跳包中重新建立联系.3)MapReduce job的MapReduce tasks的状态只被对应的MapReduce application master管理，虽然没存储在高可用的状态存储器(比如HDFS ZOOKEEPER)，但也不会丢失，先对mapreduce1是一大进步。
当新的YARN resource manager被active后，会从高可用的状态存储器(比如HDFS ZOOKEEPER)读取信息并重新启动所有的MapReduce application master，但是不会把计数器yarn.resourcemanager.am.max-attempts(默认为2)的值进行增1，因为毕竟不是MapReduce application master自己出问题。
我们知道HDFS的HA的高可用切换是有一个后台进程ZKFC进行控制，而这里YARN resource manager的HA的控制则并不是一个单独的后台进程控制，而是被嵌入到每一个YARN resource manager，用zookeeper的选举来维持永远只有一个YARN resource manager处于active状态。
默认yarn.resourcemanager.recovery.enabled=false并未启用YARN resource manager失败后的恢复功能
默认yarn.resourcemanager.store.class=org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.FileSystemRMStateStore意思是YARN resource manager将状态信息存储到${hadoop.tmp.dir}/yarn/system/rmstore中，而这个目录是linux本地，在YARN resource manager恢复时候肯定是不可取的，一定要设置到HDFS打头的目录，比如：hdfs://localhost:9000/rmstore，这样才可以从HDFS高可用恢复数据
设置yarn.resourcemanager.store.class=org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore可将状态信息存储到zookeeper，此时通过yarn.resourcemanager.zk-state-store.parent-path=/rmstore设置zookeeper中数据存储目录，这样才可以从zookeeper中高可用恢复数据

11.【MapReduce】MapReduce中shuffle是什么？shuffle和sort的具体流程？从map task端shuffle和sort流程？reduce task端shuffle和sort流程？如何优化MapReduce job？

答：MapReduce会确保从map task产生的结果传输到reduce task时候数据都已经进行了排序处理，从map task到reduce task中间对于数据的排序处理和传输处理就是MapReduce的shuffle；

map task和reduce task是的执行可能在不同的机器节点上YARN node manager写下的containner，所以要了解shuffle和sort的具体流程需要分别站在map task和reduce task的角度去看待；

(1)map task端的shuffle处理

1)每个map task持有一个环形的内存缓冲区buffer用于存储map task输出。缓冲区默认大小为100M（可以通过mapreduce.task.io.sort.mb设置）。一旦缓冲的内容达到阈值（mapre

duce.map.sort.spill.percent,默认0.80），会开启一个后台线程，将buffer内容spill(溢出)到本地linux磁盘。map task的输出继续写到缓冲区buffer，但如果在此期间缓冲区buffer被填满，map task会被阻塞直到写磁盘过程完成。溢出写过程按轮询方式将缓冲区内容写到mapreduce.cluster.local.dir属性指定的linux目录中

2)map task的buffer数据在写入linux磁盘前，那个开启的后台线程首先根据最终要输出的reducer将数据分区。在每个分区中，后台线程会在内存中按key执行排序，如果client设置了combiner，它就在排序后的输出上运行。运行combine函数会使map输出更加紧凑，减少写到磁盘的数据和传递给reducer的数据

3)map task的buffer每次达到阈值后，都会新建一个spill文件。因此在map写完其最后一个输出记录后，会有几个溢出文件。在task完成之前，spil文件被合并成一个已分区且已排序的输出文件。mapreduce.task.io.sort.factor属性控制着一次最多能合并多少流，默认值为10

4)如果至少存在3个spill文件(mapreduce.map.combine.minspills可以配置),这output写入到磁盘之前会再次运行combiner。反复调用combiner不会对最终结果产生影响。如果只有一个或者两个spill 文件，那么就不值得再对map输出调用combiner，所以不会再运行combiner。

5)建议将map输出结果压缩后再写到磁盘，这样写入磁盘会更快，节约磁盘空间，并且减少传给reducer的数据量。在默认情况下，输出是不压缩的，需要将mapreduce.map.output.compress设置未true。使用的压缩库由mapreduce.map.output.compress.codec属性指定

6)reduce task通过HTTP方式得到map task输出文件的分区，文件分区的工作线程的数量是由属性mapre

duce.shuffle.max.threads(默认值为0,此时默认是处理器数量的2倍,这个应该是继承自netty的reactor线程池设置)控制的，此设置是针对每一个YARN nodemanager，不是针对每个map task

(2)reduce task端的shuffle处理

1)map task的输出文件都存储在linux上mapreduce.cluster.local.dir目录中，一个reduce task需要的是来自多个map task输出文件中的特殊parttion数据。每个map task的完成时间可能不同，因此只要有一个map task完成，reduce task就开始复制map task输出，reduce task有少量的copier线程来并行的取得map task的输出，默认为5个线程，并且可以通过mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies属性设置

2)reduce task如何知道要从哪台机器取得map输出的呢？ map task成功完成后，它会通过heartbeat机制通知MapReduce application master。因此，对于一个MapReduce job，MapReduce application master知道 map output和hosts之间的映射。reduce task会有一个线程轮询MapReduce application master获取map task输出的位置，直至获取所有输出的位置

3)如果map task的输出足够小，会被拷贝到reduce task的JVM内存中(mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent设置用于此用途的内存占有堆空间JVM的百分比，默认为0.70，意思是JVM*0.70)，否则，将会被复制到磁盘。一旦达到缓冲区大小的阈值时（mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent，默认值0.66，此时阈值为JVM*0.70*0.66）或者达到map task输出的阈值（mapreduce.reduce.merge.inmem.threshold，意思是拷贝来自map task的输出文件个数大于1000则合并写到磁盘），则合并后spill到磁盘。如果指定combiner，则在合并期间运行它，降低写入硬盘的数据量

4)当从map task复制而来的副本在reduce task的本地linux上累积时，一个后台线程被启动来合并这些文件，如果之前map task的输出被压缩过此时会被解压然后在内存中进行合并。

5)复制完所有的map task输出后，reduce task进入sort阶段（准确的说是merge阶段，sort是在map端发生的），这个阶段维持map输出的顺序，合并map task输出，最后直接将结果写入HDFS，HDFS的第一个block一般会优先写入nodemanager所在机器上的datanode。举个例子：如果有50个map outputs，merge factor是10（mapreduce.task.io.sort.factor可以设置大小），合并将进行5次，每10个文件合并成一个文件，最后有5个中间文件。最后将这个5个文件合并未一个文件是调用的reduce函数。

(3)熟悉了MapReduce job的map task和reduce task各自的shuffle之后，如何优化MapReduce job？

1)优化建议如下：

总的原则：尽可能多的分配内存给shuffle；
第二点是优化MapReduce task所在JVM内存，默认不管map task和reduce task，它们的JVM内存都是通过mapred.child.java.opts设置；
在map task里面，尽可能的优化mapreduce.task.io.sort.*属性来避免map task端spill数据到linux磁盘，比如增大mapreduce.task.io.sort.mb的设置，实战中可以通过观察hadoop的计数器SPILLED_RECORDS来调整，这个也用于reduce task；
在reduce task里面，尽可能的让reduce task的中间结果数据存储于内存中。比如对于内存需求低的reduce task，可以设置mapreduce.reduce.input.buffer.percent=1.0来尽可能让数据处于内存中，设置mapreduce.reduce.merge.inmem.threshold=0避免从map task输出文件个数大于1000时写磁盘文件。2008年4月，hadoop的基准测试在900个节点上运行1TB排序测试集仅需209秒，成为当时世界最快，其中一项优化就是尽可能的使得reduce task的中间结果数据存储于内存中；
默认hadoop访问文件的IO缓存大小io.file.buffer.size=4K，这个建议增大到128K。

2)从map task端优化MapReduce job

属性	类型	默认值	描述
mapreduce.task.io.sort.mb	int	100	每个map task持有的一个环形内存缓冲区大小
mapreduce.map.sort.spill.percent	float	0.80	当每个map task持有的一个环形内存缓冲区使用比例大于此值就spill写linux磁盘文件
mapreduce.task.io.sort.factor	int	10	10个spill的linux本地文件会进行一次合并
mapreduce.map.combine.minspills	int	3	map task最后的输出文件个数必须小于此值，不然就触发合并
mapreduce.map.output.compress	boolean	false	map task的输出的压缩是否开启
mapreduce.map.output.compress.codec	Classname	org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec	map task输出的压缩格式设置
mapreduce.shuffle.max.threads	int	0	每一个nodemanager上开启多少个线程来将map task输出数据传输给reduce task，0表示处理器数量的2倍，此属性继承自netty设置

3)从reduce task端优化MapReduce job

属性	类型	默认值	描述
mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies	int	5	reduce task的COPY阶段，用来复制map task数据的线程数
mapreduce.reduce.shuffle.maxfetchfailures	int	10	reduce task尝试从map task获取数据失败后的最大尝试次数，尝试次数大于此值后直接跑错
mapreduce.task.io.sort.factor	int	10	10个spill的linux本地文件会进行一次合并
mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent	float	0.70	拷贝到reduce task的数据存储到内存缓冲区，该内存缓冲区大小为reduce task的JVM * 0.70
mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent	float	0.66	拷贝到reduce task的数据存储到内存缓冲区，该缓冲区数据达到一定比例就写文件到linux磁盘，该比例对应内存阈值为为reduce task的JVM * 0.70 *0.66

12.【MapReduce】MapReduce job的推测任务(speculative execution)？

答:(1)MapReduce job的MapReduce tasks有快有慢，针对那些假死或挂起或者耗时的task，会启动一个和该TASK一样的另外一个推测任务MapReduce task并行执行，当推测TASK在原TASK执行完之前完成那么原TASK被中止，当推测TASK在原TASK执行完之后完成那么推测TASK被中止；推测TASK只会在MapReduce job的所有MapReduce tasks都启动后才会开始被启动，这种任务就是推测任务(speculative execution)；

(2)推测任务的相关设置属性如下：

属性	类型	默认值	描述
mapreduce.map.speculative	boolean	true	是否开启针对map task的推测任务
mapreduce.reduce.speculative	boolean	true	是否开启针对reduce task的推测任务
yarn.app.mapreduce.am.job.speculator.class	Class	org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.speculate.DefaultSpeculator	推测任务执行策略
yarn.app.mapreduce.am.job.task.estimator.class	Class	org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.speculate.LegacyTaskRuntimeEstimator	推测任务使用的评估策略

(3)建议关闭推测任务(speculative execution)，理由如下：

推测任务(speculative execution)好处是减少MapReduce job执行时间，但是会带来性能开销，特别是在一个本来就非常忙的集群上；
对于reduce task推测任务(speculative execution)会让更多的reduce task去获取map task的输出，增加网络开销；
对于non-idempotent task更应该关闭推测任务(speculative execution)

13.【MapReduce】MapReduce job的FileInputFormat默认的InputPathFilter排除了哪些文件？如何设置自己的InputPathFilter过滤文件？如何设置级联读取所给目录子目录下文件数据？

答：FileInputFormat默认自己有InputPathFilter，这个InputPathFilter会将所给输入数据目录下所有以(点号.和下划线_打头的隐藏文件进行排除，放置参与数据处理计算)；

client通过setInputPathFilter()添加自己的InputPathFilter，这个InputPathFilter不会覆盖默认的InputPathFilter，只会基于其上做叠加；

默认hadoop MapReduce job的FileInputFormat不会级联读取所给目录下子目录中的数据文件，相反会把子目录当作数据文件进行读取，此时会直接向外抛出error；如果想让其级联读取目录下子目录的数据文件需要设置mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive=true

14.【MapReduce】MapReduce的一些其他有用特性

答：(1)计数器:计数器可以辅助MapReduce job的相关统计信息；计数器可以用来诊断MapReduce job出现的问题；计数器相对于通过日志去排查MapReduce job更容易。

计数器分类：

hadoop自带的计数器

计数器类型	计数器实现类
MapReduce task counters	org.apache.hadoop.mapreduce.TaskCounter
Filesystem counters	org.apache.hadoop.mapreduce.FileSystemCounter
FileInputFormat counters	org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormatCounter
FileOutputFormat counters	org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormatCounter
Job counters	org.apache.hadoop.mapreduce.JobCounter

用户定义的java计数器
用户定义的非java计数器(Streaming计数器)

(2)排序sort

部分排序：MapReduce Job使用输入数据的key的数据进行排序，排序的规则是：1)首先采用mapreduce.job.output.key.comparator.class设置的类；2)如果mapreduce.job.output.key.comparator.class没设置，则输入数据的key类型必须是WritableComparable的子类,找该子类对应的comparator；3)如果找不到comparator，就使用RawComparator
全排序：第一种实现是设置只产生一个结果文件，第二种是分别产生多个分区parrtion排序文件然后串联起来
分组排序(次要排序或者第二排序)：默认MapReduce Job已经按照key排序，如果需要多个条件排序，一般流程如下：1)定义包括自然键和自然值的组合键2)根据组合键对记录进行排序,即同时用自然键和自然值进行排序3)针对组合键进行分区和分组时均只考虑自然键

(3)链接join

map task端的连接join：两个大规模输入数据集之间的map端连接会在数据达到map函数之前就执行链接join操作，此时要求各个map的输入数据必须已经按照相同的key先分区并且以该key特定方式排序。适用于多个Mapreduce job的输出进行连接join，只要这些Mapreduce job的reduce数量相同和key相同并且输出文件是不可切分的。
reduce task端的链接join：reduce端join比map端join常用，但是毕竟reduce端的join数据都要经过shuffle，效率比map端join低。

(4)分布式缓存(类似于spark的广播变量)

Mapreduce job配置Configuration共享：通过Configuration以key-value形式共享数据
分布式缓存：使用辅助类GenericOptionsParser通过-files将文件在HDFS进行共享

五.hadoop cluster相关问题

1.【hadoop cluster】hadoop的版本有哪些？各自优缺点？

答：

版本	安装包	优点	缺点
Apache hadoop	Tar	扩展性好，更灵活，开源免费	工作量大，没有完整的管理和监控功能
Apache Bigtop	RPM	Debian提供各种子项目的整合和测试，比如整合hive	扩展不灵活受制于人
Cloudera hadoop	Tar、RPM	具备安装、管理和监控功能，有开源版本和商用版本，目前开源版本有使用限制	扩展不灵活受制于人，需要root或者sudo权限，一家独大时商业纠纷问题
Hortonworks hadoop	Tar、RPM	具备安装、管理和监控功能，有开源版本和商用版本，目前开源版本有使用限制	扩展不灵活受制于人，需要root或者sudo权限，一家独大时商业纠纷问题
Ambari hadoop	Tar、RPM	具备安装、管理和监控功能，开源免费	扩展不灵活受制于人，需要root或者sudo权限

2.【hadoop cluster】企业hadoop cluster集群配置要求？企业如何去评估集群硬件需求？

答：(1)hadoop被设计用来在商业硬件上运行，企业可以选择普通硬件供应商生产的标准化的、广泛有效的硬件来搭建集群，这里的商业硬件注意两个原则：一是商业硬件不等同于低端硬件，低端硬件故障概率高；二是商业硬件也不推荐使用大型的数据库级别的机器，因为这类机器性价比太低。

对于商业硬件的配置推荐如下(基于2014年的硬件市场和配置推荐)：

处理器：2 * 6/8核CPU，主频3GHZ
内存：64-512G
磁盘：12-24 * 1-4TB SATA磁盘，不建议RAID(只会降低速度，备份对hadoop毫无意义)
网络：具有链路聚合的千兆以太网

推荐的hadoop cluster网络拓扑结构如下：

使用之前的HDFS网络距离算法计算最优距离；
默认hadoop是没有机架感知能力，需要设置net.topology.node.switch.mapping.impl和net.topology.script.file.name来启用机架感知

(2)企业如何估算hadoop cluster硬件服务器需求量：

3.【hadoop cluster】hadoop cluster安装步骤和建议?

答:详见hadoop2.7.1安装准备和 1.x和2.x都支持的集群安装

(1)安装JDK(详查官网每个版本对于JDK的要求)

(2)创建用于管理的linux用户(建议分别创建linux用户hdfs mapred yarn)

(3)安装hadoop(下载tar.gz文件直接解压，安装目录建议为/usr/local，其次可以安装在/opt)

(4)配置SSH(方便从一个节点SSH登录其他节点从而实现集群启动和停止)

(5)修改hadoop配置文件

(6)格式化HDFS文件系统

(7)启动和关闭hadoop(可以设置hadoop-env.sh中HADOOP_SLAVES来改变默认slaves文件位置)

(8)在HDFS上创建用户目录

#在HDFS上创建文件目录/user/username并授权给username:username
hadoop fs -mkdir /user/username
hadoop fs -chown username:username /user/username
#设置HDFS文件目录/user/username的最大使用磁盘空间
hdfs dfsadmin -setSpaceQuota 1t /user/username

4.【hadoop cluster】hadoop cluster有哪些配置文件？如何使用工具同步配置？hadoop的环境初始化配置？其它配置信息？

答：(1)hadoop的配置文件列表如下：

(2)在CDH和Ambari中，默认使用dsh和pdsh来管理进群配置；集群节点个性化或者差异化配置工具参考Chef, Puppet, CFEngine, and Bcfg2

(3)hadoop的环境变量初始化脚本主要为hadoop-env.sh和yarn-env.sh，一些特别的设置建议如下：

java：请设置JAVA_HOME，因为在hadoop-env.sh和yarn-env.sh都需要此值，也可设置在hadoop-env.sh和yarn-env.sh里面；
堆内存：默认hadoop-env.sh里HADOOP_HEAPSIZE=1G来设置后台进程namenode datanode journalnode resourcemanager nodemanager进程各自内存，也可单独设置，比如设置yarn-env.sh里的YARN_RESOURCEMANAGER_HEAPSIZE来单独设置resourcemanager内存，其它以此类推；namenode内存计算公式：datanode节点个数*单datanode上最大磁盘空间/(block大小*副本replication数)，比如在一个200个datanode集群上，单datanode磁盘空间为24TB，block=128MB上需要配置的namenode堆内存为200 ×24*1024*1024⁄ (128 MB × 3)=12.5G
系统日志：默认日志目录为$HADOOP_HOME/logs，该日志目录不存在的话hadoop在启动时会主动创建，如果创建linux文件目录权限不够直接跑错；$HADOOP_HOME/logs/*.log的日志文件默认永久保留不会自动删除清理，$HADOOP_HOME/logs/*.out的日志文件只保留最近的5个会自动删除清理过期日志文件；默认在hadoop-env.sh里设置了export HADOOP_IDENT_STRING=$USER，使得日志文件名字里包含了该节点启动的用户的名字，可以修改HADOOP_IDENT_STRING来做个性化设置。
ssh：可以在hadoop-env.sh里设置HADOOP_SSH_OPTS将ssh信息传入hadoop

(4)后台进程相关重要设置

<?xml version="1.0"?>
<!-- core-site.xml -->
<configuration>
  <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://namenode/</value>
  </property>
</configuration>

<?xml version="1.0"?>
<!-- hdfs-site.xml -->
<configuration>
  <property>
    <!--设置多个，每个目录是一份完整数据的CPPY-->
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>/disk1/hdfs/name,/remote/hdfs/name</value>
  </property>
  <property>
    <!--设置多个，每个目录是一份完整数据的一部分-->
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>/disk1/hdfs/data,/disk2/hdfs/data</value>
  </property>
  <property>
    <!--设置多个，每个目录是一份完整数据的CPPY-->
    <name>dfs.namenode.checkpoint.dir</name>
    <value>/disk1/hdfs/namesecondary,/disk2/hdfs/namesecondary</value>
  </property>
</configuration>

<?xml version="1.0"?>
<!-- yarn-site.xml -->
<configuration>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
    <value>resourcemanager</value>
</property>
  <property>
    <!--nodenamager允许containner存储中间结果的本地linux目录，这个参数通常会配置多个目录，已分摊磁盘IO负载-->
    <name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
    <value>/disk1/nm-local-dir,/disk2/nm-local-dir</value>
  </property>
  <property>
    <!--在YARN中，此值只能为mapreduce_shuffle-->
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce.shuffle</value>
  </property>
  <property>
    <!--默认nodemanager能分配总内存为8G，这里提升到16G-->
    <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
    <value>16384</value>
  </property>
  <property>
    <!--默认nodemanager能分配总CPU CORE为8，这里提升到16-->
    <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
    <value>16</value>
  </property>
</configuration>

在mapreduce1中，map个数和reduce的个数是固定的，默认2个map2个reduce，所以计算tasktracker节点上内存为：1G(datanode内存)+1G(tasktracker内存)+2(map个数)*200MB(map task JVM)+2(reduce个数)*200MB(reduce task JVM)

在mapreduce2也即YARN中，map和reduce个数不再固定，只默认设置了map和reduce能申请的总的资源（8G内存，8CPU CORE），所以一般在nodemanager节点上，内存开销为：1G(datanode内存)+1G(nodemanager内存)+x(map个数)*1Gmap task JVM)+y(reduce个数)*1G(reduce task JVM),但总量x(map个数)*1Gmap task JVM)+y(reduce个数)*1G(reduce task JVM)不会超过默认的8G；YARN支持JVM虚拟内存设置，设置的虚拟内存不超过2.1倍JVM内存，默认yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio=2.1;YARN通过yarn.nodemanager.resource.cpuvcores、mapreduce.map.cpu.vcores、mapreduce.reduce.cpu.vcores来控制对于CPU的使用；可以设置yarn.nodemanager.containerexecutor.class和yarn.nodemanager.linux-container-executor来让YARN启用linux的cgroups资源隔离。

hadoop默认使用了一批端口号，这里详见官网。

(5)其他设置

通过dfs.hosts、dfs.hosts.exclude、yarn.resourcemanager.nodes.include-path和yarn.resourcemanager.nodes.exclude-path来上线和下线节点

默认hadoop访问文件的IO缓存大小io.file.buffer.size=4K，这个建议增大到128K

blocksize=128MB，不建议修改，很多地方依赖次配置

设置dfs.datanode.du.reserved预留磁盘空间供非HDFS程序或进程使用

设置fs.trash.interval启用回收站以免HDFS文件误删除后可以恢复

YARN调度器在Apache hadoop中默认为容量调度，而在CDH默认为公平调度，对于Apache hadoop建议优化为公平调度

默认reduce task在5%的map task完成后即开始启动，对于数据量大的任务建议设置mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps进行优化

建议如果client和数据block在同一节点，建议开启short-circuit，通过设置dfs.client.read.shortcircuit=true和dfs.domain.socket.path开启

5.【hadoop cluster】hadoop cluster如何开启安全控制？

答：2009年，雅虎把Kerberos组件运用到了Hadoop之中，在RPC连接等多个组件上进行认证。时至今日，Kerberos依然是hadoop使用比较广泛的安全机制之一。

kerberos认证的过程：

认证：client向authentication服务器发送一条报文，或获取一个含时间戳的票据(Ticket-Granting Ticket ,TGT，默认有效期10小时)
授权：client使用TGT向ticket granting服务器请求一个服务票据
服务请求：client向最终的服务提供服务器(HDFS等)初十服务票据，以证实自己的合法性，然后最终的服务提供服务器(HDFS等)想client提供服务

hadoop中开启kerberos认证：

hadoop.security.authentication=kerberos，默认值为simple，simple表示hadoop只通过linux组和用户进行权限判断，kerberos表示启用kerberos权限控制；
hadoop.security.authorization=true来启用服务级别的授权，通过hadoop-policy.xml设置的linux组和用户来进行ACL的控制

hadoop的委托令牌：

hadoop使用委托令牌来支持后续认证访问，避免了多次请求KDC(kerbers key distribution center)
HDFS的委托令牌认证是通过设置dfs.block.access.token.enable=true来开启；
mapreduce的委托令牌认证因为其提交的mapreduce job的jar和配置都存储在HDFS上进行共享，所以也是设置dfs.block.access.token.enable=true来开启；

其它的安全加强机制：

设置yarn.nodemanager.containerexecutor.class=org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.LinuxContainerExecutor和yarn.nodemanager.linux-container-executor来启用轻量级目录访问(Lightweight Directory Access Protocol,LDAP)和基于linux cgroups的资源隔离；
任务有提交作业的用户启动时，建议把所有用户均可读的文件放到共享缓存中，把私有文件放在私有缓存中；
设置mapreduce.cluster.acls.enabled=true，mapreduce.job.acl-view-job=逗号分隔用户名， mapreduce.job.acl-modify-job=逗号分隔用户名来控制用户只能查看和修改自己的作业；
shuffle默认阻止恶意用户请求获取其他用户的map输出；
为了防止恶意的辅助namenode datanode resourcemanager nodemanager加入集群跑环集群数据，建议设置master节点对视图与之连接的守护进程进行认证。比如一个datanode要加入集群，那么步骤是：1）通过ktutil生成keytab；2）设置dfs.datanode.keytab.file指向生成的keytab，设置dfs.datanode.kerberos.principal=usernname来指定使用的datanode账户；3）最后datanode与namenode交互的linux账户必须已经在hadoop-policy.xml中已经设置；
datanode最好运行在特定端口(端口号小于24)，使客户端确信它是安全的；
mapreduce task只与其对应的mapreduce application master通信；
所有的网络数据传输采用加密，针对RPC设置hadoop.rpc.protection，针对HDFS设置dfs.encrypt.data.transfer，针对mapreduce shuffle设置mapreduce.shuffle.ssl.enabled，针对WEB UI接口设置hadokop.ssl.enabled

6.【hadoop cluster】hadoop cluster提供的基准测试工具有哪些？

答：啊红斗篷自带若干基准测试工具，这些工具放置在hadoop-*-test.jar的文件中，安装开销小，运行方便。基准测试工具很多无需传递额外参数，基准测试工具有利于快速检查搭建的hadoop cluster的性能状况，以供下一步的性能调优或者集群扩容甚至问题发现。

基准测试工具	用途	特点
TeraSort	测试数据排序能力	1TB排序通常用于衡量分布式数据处理框架的数据处理能力。Terasort是 Hadoop中的的一个排序作业，在2008年， Hadoop在1TB排序基准评估中赢得第一名，耗时209秒。
TestDFSIO	测试HDFS的I/0性能	本质为MapReduce
MRBench	测试小型作业是否快速响应	多次运行一个小型作业
NNBench	测试namenode的加载过程
Gridmix	测试集群负载情况	是一个基准测试程序集合，通过模拟真实场景数据来逼真的为一个集群负载建模。
SWIM (Statistical Workload Injector for MapReduce)	测试mapreduce负载情况	是一个针对mapreduce 负载的测试程序
TPCx-HS		基于TeraSort和事务处理TPPC (Transaction Processing Performance Council)