hadoop数据恢复-hadoopdatanode恢复
文章阐述了关于hadoop数据恢复，以及hadoopdatanode恢复的信息，欢迎批评指正。
文章信息一览：
- 1、数据持久化有哪些方式
- 2、Hadoop3.0中魔法——纠删码
- 3、Hadoop和Spark的异同
- 4、大数据开发-Hadoop面试题(吐血整理,很全)
- 5、hadoop中节点(DataNode和NameNode)故障的处理
- 6、Hadoop的纠删码机制是什么?能举例解释下吗?
数据持久化有哪些方式
1、数据持久化的方式有：关系型数据库、NoSQL数据库、文件存储、内存存储。关系型数据库：关系型数据库是通过以表为单位组织存储数据的数据库管理系统。这种方式可以保证数据的结构化和安全性。数据的持久化过程就是把内存中的数据按照预定的规则存入到数据库表中，并保证其随时可供读取修改等操作。
2、EJB（Enterprise JavaBeans）是一种Java技术，用于构建大型分布式应用。其中，EJB中的Entity Bean可以实现数据持久化。Entity Bean可以存储在关系数据库或其他持久存储中，它提供了一种将业务逻辑与数据持久化分离的方法。
3、首先，Shared Preferences 是一种存储私有原始数据于键值对中的方法。这种方式适用于存储一些简单的数据，比如用户偏好设置等。其次，Internal Storage 则是将数据持久化存储于设备内存中的私有存储空间，主要用于存储应用程序的私有数据，如配置文件、缓存数据等。
4、ORM，即对象关系映射，是一种常用的数据持久化方式。它将数据库中的关系型数据映射为程序中的对象，大大简化了开发者的工作。ORM框架通过透明的方式实现数据库操作，使得开发者能够更加专注于业务逻辑的实现。此外，ORM还提供了各种映射策略和查询语言，使得数据操作变得更加灵活和方便。
Hadoop3.0中魔法——纠删码
1、Apache Hadoop0引入纠删码，以提升数据可靠性和存储空间利用率，相较于之前的版本***用三副本方式确保数据可靠性，纠删码技术在不牺牲数据安全性的同时，提高了存储效率。
2、纠删码机制在Hadoop x版本中被引入，用于提升数据可靠性与存储效率。其原理是通过增加校验数据块来保护原始数据。当数据块丢失或损坏时，纠删码能帮助恢复数据。以Reed-Solomon（RS）码为例，它用于存储系统保护数据。RS码包含两个参数：k和m，分别表示原始数据块和校验数据块的数量。
3、在实现上，Ceph和Apache Hadoop等开源社区已经集成多种纠删码，如阵列纠删码、RS和LDPC编码。其中，RS编码使用分布矩阵进行编码和解码，而LRC则通过局部校验块优化恢复过程，如Azure的LRC（12，2，2）。然而，纠删码并非没有代价，重建数据时对CPU和网络资源需求大，因此更适合于冷存储或自动转冷的场景。
4、因为纠删码会强制使用在数据重建和远程读取上面，所以纠删码主要用很少访问的冷数据上面。
Hadoop和Spark的异同
1、在讨论Spark和Hadoop作业之间的区别时，我们通常将Hadoop作业视为Map/Reduce作业。以下是几个关键的不同点：首先，资源管控方式是两者间的一个重要区别。Hadoop Map/Reduce作业主要依赖于YARN进行资源管理，而Spark不仅支持通过YARN进行资源管理，还可以不使用YARN直接运行。
2、两者之间的这种互补关系，使得它们在大数据处理领域中发挥着重要作用。例如，在一个实际的数据处理场景中，Hadoop可以负责存储大量的原始数据，而Spark则可以负责对这些数据进行快速的分析和处理，从而提供实时的洞察和决策支持。通过这种方式，企业能够充分利用Hadoop和Spark的优势，提高数据处理的效率和效果。
3、请看下面这张图：狭义的Hadoop 也就是最初的版本：只有HDFS Map Reduce 后续出现很多存储，计算，管理 框架。如果说比较的话就 Hadoop Map Reduce 和 Spark 比较，因为他们都是大数据分析的计算框架。Spark 有很多行组件，功能更强大，速度更快。
4、在选择使用Spark还是Hadoop时，用户需要根据具体的应用场景和需求进行权衡。总的来说，Spark和Hadoop各有优势，用户可以根据实际需求选择合适的工具。在处理大规模数据集和实时性要求高的场景下，Spark是更好的选择。而在需要处理大规模数据集并且对实时性要求不高的场景下，Hadoop仍然是一个不错的选择。
5、熟悉Hadoop的人应该都知道，用户编写好一个程序称为Mapreduce程序，而一个Mapreduce程序就是一个Job。Job里面可以有一个或多个Task，Task又可以区分为Map Task和Reduce Task。而在Spark中，也有Job概念，但这里的Job和Mapreduce中的Job不一样。
大数据开发-Hadoop面试题(吐血整理,很全)
1、Hadoop基础 理解Hadoop版本区别：需明确Hadoopx、Hadoopx和x在架构、性能、功能等方面的主要差异。 集群运行模式和瓶颈分析：了解Hadoop集群在不同运行模式下的工作原理，以及常见的性能瓶颈及其优化方法。
2、Hadoop面试题汇总：MapReduce是什么：MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，它将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。MapReduce的核心思想：并行处理：实现海量数据的并行处理，提高效率。
3、在HDFS中，文件物理上是分块存储的，块的大小可以通过配置参数（ dfs.blocksize）来规定。默认大小在hadoopx版本中是128M，老版本中是64M。块大小不能设置得太小或太大。块的大小应足够大以减少寻址开销，同时考虑到磁盘传输速率。
hadoop中节点(DataNode和NameNode)故障的处理
1、当故障的节点恢复后，可以直接将其重新加入Hadoop集群，无需重新启动整个集群。具体操作命令是：bin/hadoop-daemon.sh start datanode。总的来说，HDFS的备份恢复机制和自动检查功能大大提高了系统的稳定性和可靠性。通过设置合理的备份策略和利用Secondary NameNode，可以有效应对节点故障和NameNode故障的情况。
2、解决Hadoop运行时没有namenode和datanode的问题，首先检查核心配置文件core-site.xml和HDFS配置文件hdfs-site.xml，确保其中的配置没有错误。其次，可能是因为多次执行了hadoop namenode -format命令导致问题。请确认core-site.xml和hdfs-site.xml中的路径配置，将该路径下的所有文件删除。
3、解决方法是将DataNode的clusterID修改为与NameNode一致。修改完成后，在hadoop1节点重新启动HDFS服务，此时再次查看hadoop2节点，DataNode已成功启动。总结，解决问题的关键在于确保DataNode与NameNode的clusterID一致。通过正确配置和操作，可有效解决DataNode无法启动的问题。
4、格式化namenode：在清除完相关文件后，回到namenode上，执行hdfs namenode format命令。这个命令会重新生成namenode的VERSION文件，并生成一个新的namespaceID。重新启动Hadoop集群：切换到namenode的hadoop的/***in目录下，执行sh startdfs.sh和sh startyarn.sh命令，重新启动Hadoop集群。
5、在Linux下安装Hadoop过程中，遇到安装完成后执行jps命令时，未显示SecondaryNameNode、NameNode、DataNode进程，仅显示jps，这通常表明Hadoop集群配置或启动过程存在一些问题。本文将针对这一现象进行分析，并提供解决方法。首先，确认Hadoop安装目录及配置文件路径正确。
6、首先停掉namenode上相关的进程：切换到hadoop的/***in目录下：sh stop-dfs.sh sh stop-yarn.sh 2，切换到hadoop的相应/current目录下将current下的所有文件清除。
Hadoop的纠删码机制是什么?能举例解释下吗?
1、纠删码机制在Hadoop x版本中被引入，用于提升数据可靠性与存储效率。其原理是通过增加校验数据块来保护原始数据。当数据块丢失或损坏时，纠删码能帮助恢复数据。以Reed-Solomon（RS）码为例，它用于存储系统保护数据。RS码包含两个参数：k和m，分别表示原始数据块和校验数据块的数量。
2、纠删码技术（Erasure Coding）是一种编码容错技术。以Reed-Solomon纠删码为例，其结构由k个数据块和m个检验块组成，k+m个数据块构成整体。通过将数据块与检验块进行特定的线性代数运算，实现数据的编码与保护。
3、存储成本高：Hadoop的HDFS为了避免集群中服务器故障从而导致的不可用的情况，默认使用三副本策略存储数据，即数据会保存三份。这会极大地提高存储成本。即使是新一代的Hadoop***用了EC纠删码技术降低了副本数量，但使用场景有限只适合在冷数据存储中使用，对于经常需要查询的热数据，并不适合***用该方案。
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