Hadoop中常问的就三块：
分布式存储(HDFS)；分布式计算框架(MapReduce)；资源调度框架(YARN)。1. 请说下HDFS读写流程
这个问题虽然见过无数次，面试官问过无数次，还是有不少面试者不能完整的说出来，所以请务必记住。并且很多问题都是从HDFS读写流程中引申出来的。
HDFS写流程：
Client客户端发送上传请求，通过RPC与NameNode建立通信，NameNode检查该用户是否有上传权限，以及上传的文件是否在HDFS对应的目录下重名，如果这两者有任意一个不满足，则直接报错，如果两者都满足，则返回给客户端一个可以上传的信息；Client根据文件的大小进行切分，默认128M一块，切分完成之后给NameNode发送请求第一个block块上传到哪些服务器上；NameNode收到请求之后，根据网络拓扑和机架感知以及副本机制进行文件分配，返回可用的DataNode的地址；注：Hadoop在设计时考虑到数据的安全与高效, 数据文件默认在HDFS上存放三份, 存储策略为本地一份，同机架内其它某一节点上一份, 不同机架的某一节点上一份。
客户端收到地址之后与服务器地址列表中的一个节点如A进行通信，本质上就是RPC调用，建立pipeline，A收到请求后会继续调用B，B在调用C，将整个pipeline建立完成，逐级返回Client；Client开始向A上发送第一个block（先从磁盘读取数据然后放到本地内存缓存），以packet（数据包，64kb）为单位，A收到一个packet就会发送给B，然后B发送给C，A每传完一个packet就会放入一个应答队列等待应答；数据被分割成一个个的packet数据包在pipeline上依次传输，在pipeline反向传输中，逐个发送ack（命令正确应答），最终由pipeline中第一个DataNode节点A将pipelineack发送给Client；当一个block传输完成之后, Client再次请求NameNode上传第二个block，NameNode重新选择三台DataNode给Client。HDFS读流程：
Client向NameNode发送RPC请求。请求文件block的位置；NameNode收到请求之后会检查用户权限以及是否有这个文件，如果都符合，则会视情况返回部分或全部的block列表，对于每个block，NameNode都会返回含有该block副本的DataNode地址；这些返回的DataNode地址，会按照集群拓扑结构得出DataNode与客户端的距离，然后进行排序，排序两个规则：网络拓扑结构中距离 Client 近的排靠前；心跳机制中超时汇报的DataNode状态为STALE，这样的排靠后；Client选取排序靠前的DataNode来读取block，如果客户端本身就是DataNode,那么将从本地直接获取数据(短路读取特性)；底层上本质是建立Socket Stream（FSDataInputStream），重复的调用父类DataInputStream的read方法，直到这个块上的数据读取完毕；当读完列表的block后，若文件读取还没有结束，客户端会继续向NameNode 获取下一批的block列表；读取完一个block都会进行checksum验证，如果读取DataNode时出现错误，客户端会通知NameNode，然后再从下一个拥有该block副本的DataNode 继续读；read方法是并行的读取block信息，不是一块一块的读取；NameNode只是返回Client请求包含块的DataNode地址，并不是返回请求块的数据；最终读取来所有的block会合并成一个完整的最终文件；2. HDFS在读取文件的时候，如果其中一个块突然损坏了怎么办
客户端读取完DataNode上的块之后会进行checksum验证，也就是把客户端读取到本地的块与HDFS上的原始块进行校验，如果发现校验结果不一致，客户端会通知NameNode，然后再从下一个拥有该block副本的DataNode继续读。
3. HDFS在上传文件的时候，如果其中一个DataNode突然挂掉了怎么办
客户端上传文件时与DataNode建立pipeline管道，管道的正方向是客户端向DataNode发送的数据包，管道反向是DataNode向客户端发送ack确认，也就是正确接收到数据包之后发送一个已确认接收到的应答。
当DataNode突然挂掉了，客户端接收不到这个DataNode发送的ack确认，客户端会通知NameNode，NameNode检查该块的副本与规定的不符，NameNode会通知DataNode去复制副本，并将挂掉的DataNode作下线处理，不再让它参与文件上传与下载。
4. NameNode在启动的时候会做哪些操作
NameNode数据存储在内存和本地磁盘，本地磁盘数据存储在fsimage镜像文件和edits编辑日志文件。
首次启动NameNode：
格式化文件系统，为了生成fsimage镜像文件；启动NameNode：启动DataNode：对文件系统进行操作（创建目录，上传文件，删除文件等）：第二次启动NameNode：
读取fsimage和edits文件；将fsimage和edits文件合并成新的fsimage文件；创建新的edits文件，内容开始为空；启动DataNode。5. Secondary NameNode了解吗，它的工作机制是怎样的
Secondary NameNode是合并NameNode的edit logs到fsimage文件中；
它的具体工作机制：
Secondary NameNode询问NameNode是否需要checkpoint。直接带回NameNode是否检查结果；Secondary NameNode请求执行checkpoint；NameNode滚动正在写的edits日志；将滚动前的编辑日志和镜像文件拷贝到Secondary NameNode；Secondary NameNode加载编辑日志和镜像文件到内存，并合并；生成新的镜像文件fsimage.chkpoint；拷贝fsimage.chkpoint到NameNode；NameNode将fsimage.chkpoint重新命名成fsimage；所以如果NameNode中的元数据丢失，是可以从Secondary NameNode恢复一部分元数据信息的，但不是全部，因为NameNode正在写的edits日志还没有拷贝到Secondary NameNode，这部分恢复不了。
6. Secondary NameNode不能恢复NameNode的全部数据，那如何保证NameNode数据存储安全
这个问题就要说NameNode的高可用了，即 NameNode HA。
一个NameNode有单点故障的问题，那就配置双NameNode，配置有两个关键点，一是必须要保证这两个NameNode的元数据信息必须要同步的，二是一个NameNode挂掉之后另一个要立马补上。
元数据信息同步在 HA 方案中采用的是“共享存储”。每次写文件时，需要将日志同步写入共享存储，这个步骤成功才能认定写文件成功。然后备份节点定期从共享存储同步日志，以便进行主备切换。监控NameNode状态采用zookeeper，两个NameNode节点的状态存放在zookeeper中，另外两个NameNode节点分别有一个进程监控程序，实施读取zookeeper中有NameNode的状态，来判断当前的NameNode是不是已经down机。如果Standby的NameNode节点的ZKFC发现主节点已经挂掉，那么就会强制给原本的Active NameNode节点发送强制关闭请求，之后将备用的NameNode设置为Active。如果面试官再问HA中的 共享存储 是怎么实现的知道吗？
7. 在NameNode HA中，会出现脑裂问题吗？怎么解决脑裂
假设 NameNode1 当前为 Active 状态，NameNode2 当前为 Standby 状态。如果某一时刻 NameNode1 对应的 ZKFailoverController 进程发生了“假死”现象，那么 Zookeeper 服务端会认为 NameNode1 挂掉了，根据前面的主备切换逻辑，NameNode2 会替代 NameNode1 进入 Active 状态。但是此时 NameNode1 可能仍然处于 Active 状态正常运行，这样 NameNode1 和 NameNode2 都处于 Active 状态，都可以对外提供服务。这种情况称为脑裂。
脑裂对于NameNode这类对数据一致性要求非常高的系统来说是灾难性的，数据会发生错乱且无法恢复。zookeeper社区对这种问题的解决方法叫做 fencing，中文翻译为隔离，也就是想办法把旧的 Active NameNode 隔离起来，使它不能正常对外提供服务。
在进行 fencing 的时候，会执行以下的操作：
首先尝试调用这个旧 Active NameNode 的 HAServiceProtocol RPC 接口的 transitionToStandby 方法，看能不能把它转换为 Standby 状态。如果 transitionToStandby 方法调用失败，那么就执行 Hadoop 配置文件之中预定义的隔离措施，Hadoop 目前主要提供两种隔离措施，通常会选择 sshfence：8. 小文件过多会有什么危害，如何避免
Hadoop上大量HDFS元数据信息存储在NameNode内存中,因此过多的小文件必定会压垮NameNode的内存。
每个元数据对象约占150byte，所以如果有1千万个小文件，每个文件占用一个block，则NameNode大约需要2G空间。如果存储1亿个文件，则NameNode需要20G空间。
显而易见的解决这个问题的方法就是合并小文件,可以选择在客户端上传时执行一定的策略先合并,或者是使用Hadoop的CombineFileInputFormat\实现小文件的合并。
9. 请说下HDFS的组织架构
Client：客户端NameNode：名称节点，也称主节点，存储数据的元数据信息，不存储具体的数据DataNode：数据节点，也称从节点。NameNode下达命令，DataNode执行实际的操作Secondary NameNode：并非NameNode的热备。当NameNode挂掉的时候，它并不能马上替换NameNode并提供服务10. 请说下MR中Map Task的工作机制
简单概述：
inputFile通过split被切割为多个split文件，通过Record按行读取内容给map（自己写的处理逻辑的方法） ，数据被map处理完之后交给OutputCollect收集器，对其结果key进行分区（默认使用的hashPartitioner），然后写入buffer，每个map task 都有一个内存缓冲区（环形缓冲区），存放着map的输出结果，当缓冲区快满的时候需要将缓冲区的数据以一个临时文件的方式溢写到磁盘，当整个map task 结束后再对磁盘中这个maptask产生的所有临时文件做合并，生成最终的正式输出文件，然后等待reduce task的拉取。
详细步骤：
读取数据组件 InputFormat (默认 TextInputFormat) 会通过 getSplits 方法对输入目录中的文件进行逻辑切片规划得到 block，有多少个 block就对应启动多少个 MapTask。将输入文件切分为 block 之后，由 RecordReader 对象 (默认是LineRecordReader) 进行读取，以 \n 作为分隔符, 读取一行数据, 返回 ， Key 表示每行首字符偏移值，Value 表示这一行文本内容。读取 block 返回 , 进入用户自己继承的 Mapper 类中，执行用户重写的 map 函数，RecordReader 读取一行这里调用一次。Mapper 逻辑结束之后，将 Mapper 的每条结果通过 context.write 进行collect数据收集。在 collect 中，会先对其进行分区处理，默认使用 HashPartitioner。接下来，会将数据写入内存，内存中这片区域叫做环形缓冲区(默认100M)，缓冲区的作用是 批量收集 Mapper 结果，减少磁盘 IO 的影响。我们的 Key/Value 对以及 Partition 的结果都会被写入缓冲区。当然，写入之前，Key 与 Value 值都会被序列化成字节数组。当环形缓冲区的数据达到溢写比列(默认0.8)，也就是80M时，溢写线程启动，需要对这 80MB 空间内的 Key 做排序 (Sort)。排序是 MapReduce 模型默认的行为，这里的排序也是对序列化的字节做的排序。合并溢写文件，每次溢写会在磁盘上生成一个临时文件 (写之前判断是否有 Combiner)，如果 Mapper 的输出结果真的很大，有多次这样的溢写发生，磁盘上相应的就会有多个临时文件存在。当整个数据处理结束之后开始对磁盘中的临时文件进行 Merge 合并，因为最终的文件只有一个写入磁盘，并且为这个文件提供了一个索引文件，以记录每个reduce对应数据的偏移量。11. 请说下MR中Reduce Task的工作机制
简单描述：
Reduce 大致分为 copy、sort、reduce 三个阶段，重点在前两个阶段。
copy 阶段包含一个 eventFetcher 来获取已完成的 map 列表，由 Fetcher 线程去 copy 数据，在此过程中会启动两个 merge 线程，分别为 inMemoryMerger 和 onDiskMerger，分别将内存中的数据 merge 到磁盘和将磁盘中的数据进行 merge。待数据 copy 完成之后，copy 阶段就完成了。
开始进行 sort 阶段，sort 阶段主要是执行 finalMerge 操作，纯粹的 sort 阶段，完成之后就是 reduce 阶段，调用用户定义的 reduce 函数进行处理。
详细步骤：
Copy阶段：简单地拉取数据。Reduce进程启动一些数据copy线程(Fetcher)，通过HTTP方式请求maptask获取属于自己的文件（map task 的分区会标识每个map task属于哪个reduce task ，默认reduce task的标识从0开始）。Merge阶段：在远程拷贝数据的同时，ReduceTask启动了两个后台线程对内存和磁盘上的文件进行合并，以防止内存使用过多或磁盘上文件过多。合并排序：把分散的数据合并成一个大的数据后，还会再对合并后的数据排序。对排序后的键值对调用reduce方法：键相等的键值对调用一次reduce方法，每次调用会产生零个或者多个键值对，最后把这些输出的键值对写入到HDFS文件中。12. 请说下MR中Shuffle阶段
shuffle阶段分为四个步骤：依次为：分区，排序，规约，分组，其中前三个步骤在map阶段完成，最后一个步骤在reduce阶段完成。
shuffle 是 Mapreduce 的核心，它分布在 Mapreduce 的 map 阶段和 reduce 阶段。一般把从 Map 产生输出开始到 Reduce 取得数据作为输入之前的过程称作 shuffle。
Collect阶段：将 MapTask 的结果输出到默认大小为 100M 的环形缓冲区，保存的是 key/value，Partition 分区信息等。Spill阶段：当内存中的数据量达到一定的阀值的时候，就会将数据写入本地磁盘，在将数据写入磁盘之前需要对数据进行一次排序的操作，如果配置了 combiner，还会将有相同分区号和 key 的数据进行排序。