【招聘系列1】Hadoop常见问题

简答说一下Hadoop的map-reduce编程模型

http://blog.csdn.net/opennaive/article/details/7514146

hadoop和Spark的都是并行计算，那么他们有什么相同和区别

两者都是用mr模型来进行并行计算，hadoop的一个作业称为job，job里面分为map task和reduce task，每个task都是在自己的进程中运行的，当task结束时，进程也会结束

spark用户提交的任务成为application，一个application对应一个sparkcontext，app中存在多个job，每触发一次action操作就会产生一个job

这些job可以并行或串行执行，每个job中有多个stage，stage是shuffle过程中DAGSchaduler通过RDD之间的依赖关系划分job而来的，每个stage里面有多个task，组成taskset有TaskSchaduler分发到各个executor中执行，executor的生命周期是和app一样的，即使没有job运行也是存在的，所以task可以快速启动读取内存进行计算

hadoop的job只有map和reduce操作，表达能力比较欠缺而且在mr过程中会重复的读写hdfs，造成大量的io操作，多个job需要自己管理关系

spark的迭代计算都是在内存中进行的，API中提供了大量的RDD操作如join，groupby等，而且通过DAG图可以实现良好的容错

map-reduce程序运行的时候会有什么比较常见的问题

比如说作业中大部分都完成了，但是总有几个reduce一直在运行

这是因为这几个reduce中的处理的数据要远远大于其他的reduce，可能是因为对键值对任务划分的不均匀造成的数据倾斜

解决的方法可以在分区的时候重新定义分区规则对于value数据很多的key可以进行拆分、均匀打散等处理，或者是在map端的combiner中进行数据预处理的操作

Hadoop性能调优

调优可以通过系统配置、程序编写和作业调度算法来进行。 
hdfs的block.size可以调到128/256（网络很好的情况下，默认为64） 
调优的大头：mapred.map.tasks、mapred.reduce.tasks设置mr任务数（默认都是1） 
mapred.tasktracker.map.tasks.maximum每台机器上的最大map任务数 
mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum每台机器上的最大reduce任务数 
mapred.reduce.slowstart.completed.maps配置reduce任务在map任务完成到百分之几的时候开始进入 
这个几个参数要看实际节点的情况进行配置，reduce任务是在33%的时候完成copy，要在这之前完成map任务，（map可以提前完成） 
mapred.compress.map.output,mapred.output.compress配置压缩项，消耗cpu提升网络和磁盘io 
合理利用combiner 
注意重用writable对象

http://blog.csdn.net/u013061459/article/details/53165249