扣丁學堂大數據培訓分享Hadoop常見問題解答

Hadoop的常見問題有不少，之前扣丁學堂大數據培訓小編也曾給讀者們分享過一些，本篇文章小編繼續給讀者們分享一些Hadoop常見問題解答，感興趣的小夥伴就來了解一下吧。

一、100個以上hadoop節點，通常怎麼開發，運維?任務不少的狀況下任務資源怎麼分配，任務執行順序是定時腳本仍是別的什麼方式控制?

a.首先大數據的應用開發和hadoop集羣的規模是沒有關係，你指的是集羣的搭建和運維嗎，對於商用的hadoop系統來講涉及到不少東西。

b.任務的分配是有hadoop的調度器的調度策略決定的，默認爲FIFO調度，商業集羣通常使用多隊列多用戶調度器。

c.任務的執行順序是有用戶控制的，你天然能夠定時啓動，也能夠手動啓動。

二、基於Hadoop作開發，是否必須會使用Java，使用其餘開發語言是否沒法更好的融入整個Hadoop的開發體系?

基於Hadoop作開發可使用任何語言，由於hadoop提升了streaming編程框架和pipes編程接口，streaming框架下用戶可使用任何能夠操做標準輸入輸出的計算機語言來開發hadoop應用。

三、在reduce階段總是卡在最後階段很長時間，在網上查的說是有多是數據傾斜，我想問這個有啥解決方法嗎?

a.你這個就是數據傾斜啊，好多數據都集中在一個reduce裏其餘reduce裏分配的數據比較少。默認狀況下決定哪些數據分配到哪一個reduce是由reduce個數和partiiton分區決定的默認是對key進行hash運算，通常狀況下用mapreuce傾斜不多除非你用的HIVE。

b.reduce分爲3個子階段：shuffle、sort和reduce，若是reduce整個過程耗時較長，建議先看一下監控界面是卡在哪一個階段，若是是卡在shuffle階段每每是網絡阻塞問題，還有就是某reduce數據量太大，也就是你所說的數據傾斜問題，這種問題每每由於某個key的value太多，解決方法是：第一，默認的partiiton可能不適合你的需求，你能夠自定義partiiton;第二就是在map端截斷，儘可能讓達到每一個reduce端的數據分佈均勻。

四、非大數據的項目可否用hadoop?

非大數據項目是否能夠用Hadoop的關鍵問題在因而否有海量數據的存儲，計算，以及分析挖掘等需求，若是現有系統已經很好知足當前需求那麼就沒有必要使用Hadoop，沒有必要使用並不意味這不能使用Hadoop，不少傳統系統能作的Hadoop也是能夠作的。

例如使用HDFS來代替LINUX NFS，使用MapReduce來代替單服務器的統計分析相關任務，使用Hbase代替Mysql等關係數據庫等，在數據量不大的狀況下一般Hadoop集羣確定比傳統系統消耗更多的資源。

五、hadoopmapreduce和第三方資源管理調度系統如何集成?

Hadoop的調度器設計的一個原則就是可插拔式調度器框架，所以是很容易和第三方調度器集成的，例如公平調度器FairScheduler和容量調度器CapacityScheduler，並配置mapred-site.xml的mapreduce.jobtracker.taskscheduler以及調度器自己的配置參數。

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