大数据经典面试题答疑

　　大数据经典面试题答疑---经常问的原理问题总结(系列文章,持续更新),帮你解决大数据开发中的困扰.

　　1. HDFS

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　　1.1. 读数据

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　　1.2. 写数据

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　　如果在写的过程中某个datanode发生错误，会采取以下几步：

　　1) pipeline被关闭掉;

　　2)为了防止防止丢包ack quene里的packet会同步到data quene里;

　　3)把产生错误的datanode上当前在写但未完成的block删掉;

　　4)block剩下的部分被写到剩下的两个正常的datanode中;

　　5)namenode找到另外的datanode去创建这个块的复制。当然，这些操作对客户端来说是无感知的。

　　6.当客户端结束写入数据，则调用stream的close函数。此操作将所有的数据块写入pipeline中的数据节点，并等待ack queue返回成功。最后通知元数据节点写入完毕。

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　　校验

　　1.2.1. HDFS在写入过程中如何保证packet传输的一致性

　　hdfs写入的时候计算出校验和，然后每次读的时候再计算校验和。hdfs每固定长度就会计算一次校验和，这个值由io.bytes.per.checksum指定，默认是512字节。因为CRC32是32位即4个字节，这样校验和占用的空间就会少于原数据的1%。

　　datanode在存储收到的数据前会校验数据的校验和，比如收到客户端的数据或者其他副本传过来的数据。hdfs数据流中客户端写入数据到hdfs时的数据流，在管道的最后一个datanode会去检查这个校验和，如果发现错误，就会抛出ChecksumException到客户端。

　　可以在对FileSystem调用open()之前调用setVerifyChecksum()来禁止校验和检测.

　　也可以通过在shell中执行-get,-copyToLocal命令时指定-ignoreCrc选项做到.

　　1.3. namenode

　　根据元数据增长趋势，参考本文前述的内存空间占用预估方法，能够大体得到NameNode常驻内存大小，一般按照常驻内存占内存总量~60%调整JVM内存大小可基本满足需求。

　　为避免GC出现降级的问题，可将CMSInitiatingOccupancyFraction调整到~70。

　　NameNode重启过程中，尤其是DataNode进行BlockReport过程中，会创建大量临时对象，为避免其晋升到Old区导致频繁GC甚至诱发FGC，可适当调大Young区(-XX:NewRatio)到10~15。

　　据了解，针对NameNode的使用场景，使用CMS内存回收策略，将HotSpot JVM内存空间调整到180GB，可提供稳定服务。继续上调有可能对JVM内存管理能力带来挑战，尤其是内存回收方面，一旦发生FGC对应用是致命的。这里提到180GB大小并不是绝对值，能否在此基础上继续调大且能够稳定服务不在本文的讨论范围。结合前述的预估方法，当可用JVM内存达180GB时，可管理元数据总量达~700M，基本能够满足中小规模以下集群需求。

　　参考：https://blog.csdn.net/lingbo229/article/details/81079769

　　结论：

　　1、Total = 198 ∗ num(Directory + Files) + 176 ∗ num(blocks) + 2% ∗ size(JVM Memory Size)

　　2、受JVM可管理内存上限等物理因素，180G内存下，NameNode服务上限的元数据量约700M。更多关于“大数据培训”的问题，欢迎咨询千锋教育在线名师。千锋教育多年办学，课程大纲紧跟企业需求，更科学更严谨，每年培养泛IT人才近2万人。不论你是零基础还是想提升，都可以找到适合的班型，千锋教育随时欢迎你来试听。