大数据开发认知--架构

1、hadoop 工作原理：
    a.首先 概括里面的角色（HDFS 、Mapreduce）
    b.讲解各个角色的整体架构
    HDFS：

    概念：
    分布式文件系统，用于海量数据存储。
      架构：
          master/slave 架构 ：1个Namenode和多个Ddatanode。
        工作原理：
          Namenode：(项目管理)

Namenode是整个文件系统的管理节点。它维护着整个文件系统的文件目录树，文件/目录的元信息和每个文件对应的数据块列表, 接收用户的操作请求。 
文件包括： 
fsimage: 元数据镜像文件。存储某一时段NameNode内存元数据信息（block起始位置与结束位置）。 
edits: 操作日志文件。 
fstime: 保存最近一次checkpoint的时间 
以上这些文件是保存在linux的文件系统中。通过hdfs-site.xml的dfs.namenode.name.dir属性进行设置。

           Datanode:(coder)
          1. 提供真实文件数据的存储服务。 
2.文件块（ block）： 最基本的存储单位。 
3.对于文件内容而言，一个文件的长度大小是size，那么从文件的０偏移开始，按照固定的大小，顺序对文件进行划分并编号，划分好的每一个块称一个Block。 HDFS默认Block大小是128MB， 因此，一个256MB文件，共有256/128=2个Block. 
4.与普通文件系统不同的是，在 HDFS中，如果一个文件小于一个数据块的大小，并不占用整个数据块存储空间。 
5.Replication：多复本。默认是三个。通过hdfs-site.xml的dfs.replication属性进行设置。
           Namenode和Datanode的交互：

主要是读写操作，可以参考：http://www.mamicode.com/info-detail-667421.html

HDFS 如何保证数据安全性简单说下

应用场景：
    Mapreduce 工作原理：
    应用场景：适合处理海量离线批处理数据
    Yarn 工作原理：

Hive 面试题：
0. 它最常见的应用场景：
        离线统计分析（非实时的）
1. 为什么 hive 延迟高？
    底层与基于mapreduce 框架 会频繁的进行IO读写
        2. hive 数据倾斜怎么解决？
        数据倾斜很大程度发生于Mapreduce shuffle阶段 
        Map端：
        如果发生倾斜，通过不去解决。也无法解决，甚至无法避免。
        Reduce端：
        如果发生倾斜 离线集群中的key。如果有groupby语句的话 有个属性可以设置  set xxx=true
    3. HQL 里那些字段会作为key？
        a. on 条件字段
        b. group by 字段
        c. count(distincit 字段)
    4. 你写过什么比较复杂的业务逻辑语句？
        考你的业务

调度系统（Zeus）：

Hbase 应用场景:
特点：
在线高频读写，查询时需要毫秒级返回。
    缺点：
      无法做统计分析类场景。
    Hive-hbase接口表：遇到扫描问题？ 

从hive里面的查询的时候 没有不经过rowkey 导致查询性能差，堵塞IO，造成Hbase 侧查询不稳定

  二级索引设计：
    场景再现：使用hbase 过程中遇到的问题？
    开始的时候 hbase 二级索引使用的不好导致很多表不能重用，覆盖的场景较少，不得不去增加数据存户等
    Hbase 表类型：
      业务表：
          以业务ID(倒序)为rowkey 数据可以供任务地方使用
        例如：
          比如订单表
          rowkey(倒序订单ID) 字段1，字段2，字段3...
      二级索引表：
          NOTE: 
          如果涉及业务表的时候，把业务数据和二级索引混合在一起，这张表就报废！！
          查询场景：
            索引表1 rowkey 是组合条件 无字段
            索引表2 rowkey 是组合条件 无字段
            索引表3 rowkey 是组合条件 无字段

原文：https://www.cnblogs.com/Levyxu/p/10659943.html