1.2 Hadoop
1.2.1 Hadoop常用端口号
hadoop2.x Hadoop3.x
访问HDFS端口 50070 9870
访问MR执行情况端口 8088 8088
历史服务器 19888 19888
客户端访问集群端口 9000 8020
1.2.2 Hadoop配置文件
配置文件：
hadoop2.x core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml slaves
hadoop3.x core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml workers
1.2.3 HDFS读流程和写流程
1.2.4 HDFS小文件处理
1）会有什么影响
（1）存储层面：
1个文件块，占用namenode多大内存150字节
128G能存储多少文件块？ 128 g* 1024m1024kb1024byte/150字节 = 9.1亿文件块
（2）计算层面：
每个小文件都会起到一个MapTask，1个MapTask默认内存1G。浪费资源。
2）怎么解决
（1）采用har归档方式，将小文件归档
（2）采用CombineTextInputFormat
（3）有小文件场景开启JVM重用；如果没有小文件，不要开启JVM重用，因为会一直占用使用到的task卡槽，直到任务完成才释放。
JVM重用可以使得JVM实例在同一个job中重新使用N次，N的值可以在Hadoop的mapred-site.xml文件中进行配置。通常在10-20之间
mapreduce.job.jvm.numtasks
10
How many tasks to run per jvm,if set to -1 ,there is no limit
1.2.5 HDFS的NameNode内存
1）Hadoop2.x系列，配置NameNode默认2000m
2）Hadoop3.x系列，配置NameNode内存是动态分配的
NameNode内存最小值1G，每增加100万个block，增加1G内存。
1.2.6 NameNode心跳并发配置
企业经验：dfs.namenode.handler.count=20×〖log〗_e^(Cluster Size)，比如集群规模（DataNode台数）为3台时，此参数设置为21。可通过简单的python代码计算该值，代码如下。
1.2.7 纠删码原理
CPU资源换取存储空间。
1.2.8 异构存储（冷热数据分离）
期望经常使用的数据存储在固态硬盘或者内存镜像硬盘；不经常使用的历史数据存储在老旧的破旧硬盘。
1.2.9 Shuffle及优化
1、Shuffle过程
1.2.10 Yarn工作机制
1.2.11 Yarn调度器
1）Hadoop调度器重要分为三类：
FIFO 、Capacity Scheduler（容量调度器）和Fair Sceduler（公平调度器）。
Apache默认的资源调度器是容量调度器；
CDH默认的资源调度器是公平调度器。
2）区别：
FIFO调度器：支持单队列 、先进先出 生产环境不会用。
容量调度器：支持多队列。队列资源分配，优先选择资源占用率最低的队列分配资源；作业资源分配，按照作业的优先级和提交时间顺序分配资源；容器资源分配，本地原则（同一节点/同一机架/不同节点不同机架）
公平调度器：支持多队列，保证每个任务公平享有队列资源。资源不够时可以按照缺额分配。
3）在生产环境下怎么选择？
大厂：如果对并发度要求比较高，选择公平，要求服务器性能必须OK；
中小公司，集群服务器资源不太充裕选择容量。
4）在生产环境怎么创建队列？
（1）调度器默认就1个default队列，不能满足生产要求。
（2）按照框架：hive /spark/ flink 每个框架的任务放入指定的队列（企业用的不是特别多）
（3）按照部门：业务部门1、业务部门2
（4）按照业务模块：登录注册、购物车、下单
5）创建多队列的好处？
（1）因为担心员工不小心，写递归死循环代码，把所有资源全部耗尽。
（2）实现任务的降级使用，特殊时期保证重要的任务队列资源充足。
业务部门1（重要）=》业务部门2（比较重要）=》下单（一般）=》购物车（一般）=》登录注册（次要）
1.2.12 项目经验之基准测试
硬盘的读写速度和网络带宽影响集群吞吐量的两个核心因素。
1.2.13 Hadoop宕机
1）如果MR造成系统宕机。此时要控制Yarn同时运行的任务数，和每个任务申请的最大内存。调整参数：yarn.scheduler.maximum-allocation-mb（单个任务可申请的最多物理内存量，默认是8192MB）
2）如果写入文件过快造成NameNode宕机。那么调高Kafka的存储大小，控制从Kafka到HDFS的写入速度。例如，可以调整Flume每批次拉取数据量的大小参数batchsize。
1.2.14 Hadoop解决数据倾斜方法
1）提前在map进行combine，减少传输的数据量
在Mapper加上combiner相当于提前进行reduce，即把一个Mapper中的相同key进行了聚合，减少shuffle过程中传输的数据量，以及Reducer端的计算量。
如果导致数据倾斜的key大量分布在不同的mapper的时候，这种方法就不是很有效了。
2）导致数据倾斜的key 大量分布在不同的mapper
（1）局部聚合加全局聚合。
第一次在map阶段对那些导致了数据倾斜的key 加上1到n的随机前缀，这样本来相同的key 也会被分到多个Reducer中进行局部聚合，数量就会大大降低。
第二次mapreduce，去掉key的随机前缀，进行全局聚合。
思想：二次mr，第一次将key随机散列到不同reducer进行处理达到负载均衡目的。第二次再根据去掉key的随机前缀，按原key进行reduce处理。
这个方法进行两次mapreduce，性能稍差。
（2）增加Reducer，提升并行度
JobConf.setNumReduceTasks(int)
（3）实现自定义分区
根据数据分布情况，自定义散列函数，将key均匀分配到不同Reducer
