hadoop的核心思想是MapReduce，但shuffle又是MapReduce的核心。shuffle的主要工作是從Map結束到Reduce開始之間的過程。

　　Hadoop不僅僅是大數(shù)據(jù)技術的核心重點，還是我們面試官面試的時候經常會問道的問題，本文將詳細介紹Hadoop的運行原理。

　　hadoop運行原理包括HDFS和Mapreduce兩部分。

　　1)HDFS自動保存多個副本，移動計算。缺點是小文件存取占用namenode內存，寫入只支持追加，不能隨機修改。

　　它存儲的邏輯空間稱為block，文件的權限類似linux。整體架構分三種節(jié)點，NN,SNN,DN

　　NN 負責讀寫操作保存metadata(Ownership Permission blockinfo)

　　SNN 負責輔助NN合并fsimage和edits，減少nn啟動時間

　　DN 負責存數(shù)據(jù)，每個數(shù)據(jù)(文件)分割成若干block，每個block默認3個副本。啟動后像NN發(fā)送心跳保持聯(lián)系

　　NN保存的metadata在hdfs啟動后加載到計算機內存，除block位置信息的metadata保存在OS文件系統(tǒng)中的fsimage文件中，對metadata的操作日志保存在OS文件系統(tǒng)中的edits文件中。block位置信息是hdfs啟動后由DN上報NN再加載到內存的。

　　HDFS的安全模式：直到NN完全加載完metadata之前的這段時間。期間不能寫入文件，DN檢查各個block完整性，并修復。

　　2)MapReduce

　　離線計算框架，過程分為split map shuffle reduce四個過程

　　架構節(jié)點有：Jobtracker TaskTracker

　　Split將文件分割，傳輸?shù)絤apper，mapper接收KV形式的數(shù)據(jù)，經過處理，再傳到shuffle過程。

　　Shuffle先進行HashPartition或者自定義的partition，會有數(shù)據(jù)傾斜和reduce的負載均衡問題;再進行排序，默認按字典排序;為減少mapper輸出數(shù)據(jù)，再根據(jù)key進行合并，相同key的數(shù)據(jù)value會被合并;最后分組形成(key,value{})形式的數(shù)據(jù)，輸出到下一階段

　　Reduce輸入的數(shù)據(jù)就變成了，key+迭代器形式的數(shù)據(jù)，再進行處理。

　　以上是對大數(shù)據(jù)技術面試題的詳細解析，當然了，既然是面試題不可能只有一道，千鋒老師還在積極預測備選中，針對大數(shù)據(jù)技術的重點內容進行詳細講解和階段測試，讓同學們真正掌握大數(shù)據(jù)技術，通過一周一小測，一個月一大測的培訓原則，給學生外界的學習推力。更多精彩，歡迎持續(xù)關注~