Hadoop 最全八股文总结

本文整理了 Hadoop 技术栈的全量八股文内容，涵盖 HDFS、MapReduce、YARN 各大模块，适合用于面试复习与系统性学习，也适合作为生产实践查阅资料。

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1. Hadoop 是什么？

Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，专为大规模数据存储与处理而设计。它通过将数据分片并分布在集群多个节点上，实现高并发的数据处理能力。

核心组件包括：

• HDFS（Hadoop Distributed File System）：提供高可靠的数据存储能力；
• MapReduce：分布式计算引擎；
• YARN（Yet Another Resource Negotiator）：资源调度与管理平台；

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2. Hadoop 的核心特性

特性	描述
高可靠性	数据被自动复制多份，即便部分节点宕机，也不会丢失数据
高扩展性	支持横向扩展，轻松增加节点数量以增强处理能力
高容错性	任务失败后可自动重新调度执行
高吞吐量	适用于大批量数据处理场景，可提升整体任务的并行处理能力

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3. Hadoop 的版本演进

Hadoop 1.x

• 模块：HDFS + MapReduce + Common
• 问题：MapReduce 同时负责计算与资源调度，职责耦合，灵活性差

Hadoop 2.x/3.x

• 模块：HDFS + MapReduce + YARN + Common
• 优化：引入 YARN 统一资源调度管理，支持多种计算框架并存（如 Spark、Tez）

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4. Hadoop 的运行模式

模式类型	描述
单机模式	所有组件运行在同一节点，适合本地开发与调试
伪分布式模式	在一台机器模拟多个守护进程，便于理解各组件如何协同工作
完全分布式模式	多节点协作的真实集群环境，用于正式生产部署

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5. Hadoop 的序列化机制

什么是序列化？

序列化是将对象转换为字节流的过程，以便进行存储或网络传输；反序列化则是将字节流还原为对象。

为什么不用 Java 原生序列化？

• 序列化后数据体积大，携带大量无关信息（如类名、继承结构等）；
• 序列化/反序列化开销大，不适合高性能场景；
• 不利于跨语言通信。

Hadoop 的解决方案：Writable

Hadoop 自定义了一套轻量级的序列化接口 Writable，具备如下特点：

• 紧凑：结构精简，占用空间少
• 快速：读写效率高，适合批量处理
• 跨语言：支持与多种语言协作，如 Python、C++ 等

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