1 请列出你所知道的hadoop 调度器并简要说明其工作方法
随着MapReduce的流行，其开源实现Hadoop也变得越来越受推崇。在Hadoop系统中，有一个组件非常重要，那就是调度器，它的作用是将系统中空闲的资源按一定策略分配给作业。在Hadoop 中，调度器是一个可插拔的模块，用户可以根据自己的实际应用要求设计调度器。Hadoop中常见的调度器有三种，分别为：
（注：本文介绍的Hadoop调度器不够系统化，如果想了解更系统化的Hadoop调度器，可阅读我的最新书籍《Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计与实现原理》（购买说明）第10章“Hadoop多用户作业调度器分析”，分析了当前比较流行的FIFO、Capacity个Fair三种调度器的配置方法、实现机制和优缺点对比，当然，也介绍了其他类型的几种调度器。）
（1）默认的调度器FIFO
Hadoop中默认的调度器，它先按照作业的优先级高低，再按照到达时间的先后选择被执行的作业。
（2）计算能力调度器Capacity Scheduler
支持多个队列，每个队列可配置一定的资源量，每个队列采用FIFO调度策略，为了防止同一个用户的作业独占队列中的资源，该调度器会对同一用户提交的作业所占资源量进行限定。调度时，首先按以下策略选择一个合适队列：计算每个队列中正在运行的任务数与其应该分得的计算资源之间的比值，选择一个该比值最小的队列；然后按以下策略选择该队列中一个作业：按照作业优先级和提交时间顺序选择，同时考虑用户资源量限制和内存限制。
（3）公平调度器Fair Scheduler
同计算能力调度器类似，支持多队列多用户，每个队列中的资源量可以配置，同一队列中的作业公平共享队列中所有资源，具体算法参见我的博文《Hadoop公平调度器算法解析》
实际上，Hadoop的调度器远不止以上三种，最近，出现了很多针对新型应用的Hadoop调度器。
2 HDFS的存储机制
1. HDFS开创性地设计出一套文件存储方式，即对文件分割后分别存放；
2. HDFS将要存储的大文件进行分割，分割后存放在既定的存储块（Block）中，并通过预先设定的优化处理，模式对存储的数据进行预处理，从而解决了大文件储存与计算的需求；
3. 一个HDFS集群包括两大部分，即NameNode与DataNode。一般来说，一个集群中会有一个NameNode和多个DataNode共同工作；
4. NameNode是集群的主服务器，主要是用于对HDFS中所有的文件及内容数据进行维护，并不断读取记录集群中DataNode主机情况与工作状态，并通过读取与写入镜像日志文件的方式进行存储；
5. DataNode在HDFS集群中担任任务具体执行角色，是集群的工作节点。文件被分成若干个相同大小的数据块，分别存储在若干个DataNode上，DataNode会定期向集群内NameNode发送自己的运行状态与存储内容，并根据NameNode发送的指令进行工作；
6. NameNode负责接受客户端发送过来的信息，然后将文件存储位置信息发送给提交请求的客户端，由客户端直接与DataNode进行联系，从而进行部分文件的运算与操作。
7. Block是HDFS的基本存储单元，默认大小是64M；
8. HDFS还可以对已经存储的Block进行多副本备份，将每个Block至少复制到3个相互独立的硬件上，这样可以快速恢复损坏的数据；
9. 用户可以使用既定的API接口对HDFS中的文件进行操作；
10. 当客户端的读取操作发生错误的时候，客户端会向NameNode报告错误，并请求NameNode排除错误的DataNode后后重新根据距离排序，从而获得一个新的DataNode的读取路径。如果所有的DataNode都报告读取失败，那么整个任务就读取失败；
11. 对于写出操作过程中出现的问题，FSDataOutputStream并不会立即关闭。客户端向NameNode报告错误信息，并直接向提供备份的DataNode中写入数据。备份DataNode被升级为首选DataNode，并在其余2个DataNode中备份复制数据。NameNode对错误的DataNode进行标记以便后续对其进行处理
3 MapReduce 中的两表join 几种方案
1. 概述
在传统数据库（如：MYSQL）中，JOIN操作是非常常见且非常耗时的。而在HADOOP中进行JOIN操作，同样常见且耗时，由于Hadoop的独特设计思想，当进行JOIN操作时，有一些特殊的技巧。
本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法，然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法。
2. 常见的join方法介绍
假设要进行join的数据分别来自File1和File2.
2.1 reduce side join
reduce side join是一种最简单的join方式，其主要思想如下：
在map阶段，map函数同时读取两个文件File1和File2，为了区分两种来源的key/value数据对，对每条数据打一个标签（tag）,比如：tag=0表示来自文件File1，tag=2表示来自文件File2。即：map阶段的主要任务是对不同文件中的数据打标签。
在reduce阶段，reduce函数获取key相同的来自File1和File2文件的value list，然后对于同一个key，对File1和File2中的数据进行join（笛卡尔乘积）。即：reduce阶段进行实际的连接操作。REF：hadoop join之reduce side join
/huashetianzu/article/details/7819244
2.2 map side join
之所以存在reduce side join，是因为在map阶段不能获取所有需要的join字段，即：同一个key对应的字段可能位于不同map中。Reduce side join是非常低效的，因为shuffle阶段要进行大量的数据传输。
Map side join是针对以下场景进行的优化：两个待连接表中，有一个表非常大，而另一个表非常小，以至于小表可以直接存放到内存中。这样，我们可以将小表复制多份，让每个map task内存中存在一份（比如存放到hash table中），然后只扫描大表：对于大表中的每一条记录key/value，在hash table中查找是否有相同的key的记录，如果有，则连接后输出即可。
为了支持文件的复制，Hadoop提供了一个类DistributedCache，使用该类的方法如下：
（1）用户使用静态方法DistributedCache.addCacheFile()指定要复制的文件，它的参数是文件的URI（如果是HDFS上的文件，可以这样：hdfs://namenode:9000/home/XXX/file，其中9000是自己配置的NameNode端口号）。JobTracker在作业启动之前会获取这个URI列表，并将相应的文件拷贝到各个TaskTracker的本地磁盘上。（2）用户使用DistributedCache.getLocalCacheFiles()方法获取文件目录，并使用标准的文件读写API读取相应的文件。
REF：hadoop join之map side join
/huashetianzu/article/details/7821674
2.3 Semi Join
Semi Join，也叫半连接，是从分布式数据库中借鉴过来的方法。它的产生动机是：对于reduce side join，跨机器的数据传输量非常大，这成了join操作的一个瓶颈，如果能够在map端过滤掉不会参加join操作的数据，则可以大大节省网络IO。
实现方法很简单：选取一个小表，假设是File1，将其参与join的key抽取出来，保存到文件File3中，File3文件一般很小，可以放到内存中。在map阶段，使用DistributedCache将File3复制到各个TaskTracker上，然后将File2中不在File3中的key对应的记录过滤掉，剩下的reduce阶段的工作与reduce side join相同。
更多关于半连接的介绍，可参考：半连接介绍：/view/ae7442db7f1922791688e877.html
REF：hadoop join之semi join
/huashetianzu/article/details/7823326
2.4 reduce side join + BloomFilter
在某些情况下，SemiJoin抽取出来的小表的key集合在内存中仍然存放不下，这时候可以使用BloomFiler以节省空间。
BloomFilter最常见的作用是：判断某个元素是否在一个集合里面。它最重要的两个方法是：add() 和contains()。最大的特点是不会存在false negative，即：如果contains()返回false，则该元素一定不在集合中，但会存在一定的false positive，即：如果contains()返回true，则该元素一定可能在集合中。
因而可将小表中的key保存到BloomFilter中，在map阶段过滤大表，可能有一些不在小表中的记录没有过滤掉（但是在小表中的记录一定不会过滤掉），这没关系，只不过增加了少量的网络IO而已。
更多关于BloomFilter的介绍，可参考：/jiaomeng/article/details/1495500
3. 二次排序
在Hadoop中，默认情况下是按照key进行排序，如果要按照value进行排序怎么办？即：对于同一个key，reduce函数接收到的value list是按照value排序的。这种应用需求在join操作中很常见，比如，希望相同的key中，小表对应的value排在前面。
有两种方法进行二次排序，分别为：buffer and in memory sort和value-to-key conversion。
对于buffer and in memory sort，主要思想是：在reduce()函数中，将某个key对应的所有value保存下来，然后进行排序。这种方法最大的缺点是：可能会造成out of memory。
对于value-to-key conversion，主要思想是：将key和部分value拼接成一个组合key（实现WritableComparable接口或者调用setSortComparatorClass函数），这样reduce获取的结果便是先按key 排序，后按value排序的结果，需要注意的是，用户需要自己实现Paritioner，以便只按照key进行数据划分。Hadoop显式的支持二次排序，在Configuration类中有个setGroupingComparatorClass()方法，可用于设置排序group的key值，具体参考：/xuxm2007/archive/2011/09/03/2165805.html
4. 后记
最近一直在找工作，由于简历上写了熟悉Hadoop，所以几乎每个面试官都会问一些Hadoop相关的东西，而Hadoop上Join的实现就成了一道必问的问题，而极个别公司还会涉及到DistributedCache原理以及怎样利用DistributedCache进行Join操作。为了更好地应对这些面试官，特整理此文章。
4 介绍一下hbase 过滤器
一、过滤器（Filter）
基础API中的查询操作在面对大量数据的时候是非常苍白的，这里Hbase提供了高级的查询方法：Filter。Filter可以根据簇、列、版本等更多的条件来对数据进行过滤，基于Hbase本身提供的三维有序（主键有序、列有序、版本有序），这些Filter可以高效的完成查询过滤的任务。带有Filter条件的RPC查询请求会把Filter分发到各个RegionServer，是一个服务器端（Server-side）的过滤器，这样也可以降低网络传输的压力。
要完成一个过滤的操作，至少需要两个参数。一个是抽象的操作符，Hbase提供了枚举类型的变量来表示这些抽象的操作符：LESS/LESS_OR_EQUAL/EQUAL/NOT_EUQAL等；另外一个就是具体的比较器（Comparator），代表具体的比较逻辑，如果可以提高字节级的比较、字符串级的比较等。有了这两个参数，我们就可以清晰的定义筛选的条件，过滤数据。
Java代码收藏代码
CompareFilter（CompareOp compareOp，WritableByteArrayComparable valueComparator）
