?

一、Hadoop入門

1、常用端口號

hadoop3.x

• HDFS NameNode 內(nèi)部通常端口：8020/9000/9820

• HDFS NameNode 對用戶的查詢端口：9870

• Yarn查看任務(wù)運行情況的：8088

• 歷史服務(wù)器：19888

hadoop2.x

• HDFS NameNode 內(nèi)部通常端口：8020/9000

• HDFS NameNode 對用戶的查詢端口：50070

• Yarn查看任務(wù)運行情況的：8088

• 歷史服務(wù)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文件塊大小（面試重點）

  • 硬盤讀寫速度

  • 在企業(yè)中 ?一般128m（中小公司） ??256m （大公司）

• 2、HDFS的Shell操作（開發(fā)重點）

• 3、HDFS的讀寫流程（面試重點）

三、Map Reduce

1、InputFormat

• 1）默認(rèn)的是TextInputformat ?kv ?key偏移量，v :一行內(nèi)容

• 2）處理小文件CombineTextInputFormat 把多個文件合并到一起統(tǒng)一切片

2、Mapper

• setup()初始化； ?map()用戶的業(yè)務(wù)邏輯； clearup() 關(guān)閉資源；

3、分區(qū)

• 默認(rèn)分區(qū)HashPartitioner ，默認(rèn)按照key的hash值%numreducetask個數(shù)

• 自定義分區(qū)

4、排序

• 1）部分排序 ?每個輸出的文件內(nèi)部有序。

• 2）全排序： ?一個reduce ,對所有數(shù)據(jù)大排序。

• 3）二次排序： ?自定義排序范疇， 實現(xiàn) writableCompare接口， 重寫compareTo方法

5、Combiner

前提：不影響最終的業(yè)務(wù)邏輯（求和 沒問題 ??求平均值） ????????

提前聚合map ?=> 解決數(shù)據(jù)傾斜的一個方法

6、Reducer

• 用戶的業(yè)務(wù)邏輯；

• setup()初始化；

• reduce()用戶的業(yè)務(wù)邏輯；

• clearup() 關(guān)閉資源；

7、OutputFormat

• 1）默認(rèn)TextOutputFormat ?按行輸出到文件

• 2）自定義

四、Yarn

• 1、Yarn的工作機制（面試題）

• 2、Yarn的調(diào)度器

  • 1）FIFO/容量/公平

  • 2）apache 默認(rèn)調(diào)度器 ?容量； CDH默認(rèn)調(diào)度器 公平

  • 3）公平/容量默認(rèn)一個default ，需要創(chuàng)建多隊列

  • 4）中小企業(yè)：hive ?spark flink ?mr

  • 5）中大企業(yè)：業(yè)務(wù)模塊：登錄/注冊/購物車/營銷

  • 6）好處：解耦 ?降低風(fēng)險 ?11.11 ?6.18 ?降級使用

  • 7）每個調(diào)度器特點：

    • 相同點：支持多隊列，可以借資源，支持多用戶

    • 不同點：

      • 容量調(diào)度器：優(yōu)先滿足先進來的任務(wù)執(zhí)行；

      • 公平調(diào)度器，在隊列里面的任務(wù)公平享有隊列資源

  • 8）生產(chǎn)環(huán)境怎么選：

    • 中小企業(yè)，對并發(fā)度要求不高，選擇容量

    • 中大企業(yè)，對并發(fā)度要求比較高，選擇公平。

添加公眾號「信息技術(shù)智庫」：

🍅 硬核資料：20G，8大類資料，關(guān)注即可領(lǐng)取（PPT模板、簡歷模板、技術(shù)資料）
🍅 技術(shù)互助：技術(shù)群大佬指點迷津，你的問題可能不是問題，求資源在群里喊一聲。
🍅 面試題庫：由各個技術(shù)群小伙伴們共同投稿，熱乎的大廠面試真題，持續(xù)更新中。
🍅 知識體系：含編程語言、算法、大數(shù)據(jù)生態(tài)圈組件（Mysql、Hive、Spark、Flink）、數(shù)據(jù)倉庫、前端等。

👇👇送書抽獎丨技術(shù)互助丨粉絲福利👇👇

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的刚入职场的菜鸟，这些大数据知识点，你必须掌握了！的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。