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　　好程序員大數據培訓簡述Hadoop常見問題，近期有不少剛剛接觸或者是剛參加大數據培訓的小伙伴詢問Hadoop常見問題有哪些，下面是好程序員大數據培訓小編簡單整理的一些內容，現在分享給大家，希望對小伙伴們有所幫助。

　　1、現在企業中使用Hadoop版本主要是1.x還是2.x?

　　目前百度，騰訊，阿里為主的互聯網公司都是以hadoop。

　　a.X為基準版本的，當然每個公司都會進行自定義的二次開發以滿足不同的集群需求。

　　b.X在百度內部還沒有正式使用，還是以1.X為主，不過百度針對1.X的問題開發了HCE系統(HadoopC++Expand系統)。

　　補充：Hadoop2.x在其他公司應用的很多，比如京東等。

　　2、以后想從事大數據方面工作，算法要掌握到什么程度，算法占主要部分嗎?

　　首先，如果要從事大數據相關領域的話，hadoop是作為工具來使用的，首先需要掌握使用方法。可以不用深入到hadoop源碼級別細節。

　　然后就是對算法的理解，往往需要設計到數據挖掘算法的分布式實現，而算法本身你還是需要理解的，例如常用的k-means聚類等。

　　3、現在spark，storm越來越火，谷歌也發布了Cloud Dataflow，是不是Hadoop以后主要應該學習hdfs和yarn，而且以后Hadoop程序員的主要做的就是把這些東西打包，只提供接口讓普通的程序員也能使用，就像Cloudera和Google一樣?

　　這位同學，你多慮了，hadoop和spark,strom是解決不同的問題，不存在哪個好那個壞，要學習Hadoop還是以主流的hadoop-1.X為版本，2.X最主要的就是多了yarn框架，很好理解的。如果你是hadoop本身研發建議都看，如果你是hadoop應用相關研發，看主流的1.X就行。

　　4、小白問一句，大數據處理都是服務器上安裝相關軟件嗎，對程序有什么影響呢，集群、大數據是屬于運維的工作內容還是攻城獅的呢?

　　傳統的程序只能運行在單機上，而大數據處理這往往使用分布式編程框架編寫，例如hadoopmapreduce，只能運行在hadoop集群平臺上。

　　運維的責任：保證集群，機器的穩定性和可靠性

　　hadoop系統本身研發：提高Hadoop集群的性能，增加新功能。

　　大數據應用：把hadoop作為工具，去實現海量數據處理或者相關需求。

　　5、大的文件拆分成很多小的文件后，怎樣用Hadoop進行高效的處理這些小文件?以及怎樣讓各個節點盡可能的負載均衡?

　　a.怎樣用Hadoop進行高效的處理這些小文件?

　　hadoop在處理大規模數據時是很高效的，但是處理大量的小文件時就會因為系統資源開銷過大而導致效率較低，針對這樣的問題，可以將小文件打包為大文件，例如使用SequcenFile文件格式，例如以文件簽名為key，文件內容本身為value寫成SequcenFile文件的一條記錄，這樣多個小文件就可以通過SequcenFile文件格式變為一個大文件，之前的每個小文件都會映射為SequcenFile文件的一條記錄。

　　b.怎樣讓各個節點盡可能的負載均衡?

　　在hadoop集群中負載均衡是非常關鍵的，這種情況的導致往往是因為用戶的數據分布的并不均衡，而計算資源槽位數確實均衡分布在每個節點，這樣在作業運行時非本地任務會有大量的數據傳輸，從而導致集群負載不均衡，因此解決不均衡的要點就是將用戶的數據分布均衡，可以使用hadoop內置的balancer腳本命令。

　　對于因為資源調度導致的不均衡則需要考慮具體的調度算法和作業分配機制。