題1、Namenode掛了怎么辦?

方法一：將SecondaryNameNode中數據拷貝到namenode存儲數據的目錄。

方法二：使用importCheckpoint選項啟動namenode守護進程，從而將SecondaryNameNode中數據拷貝到namenode目錄中。

題2、Hadoop 的namenode 宕機怎么解決?

先分析宕機后的損失，宕機后直接導致client無法訪問，內存中的元數據丟失，但是硬盤中的元數據應該還存在，如果只是節點掛了，重啟即可，如果是機器掛了，重啟機器后看節點是否能重啟，不能重啟就要找到原因修復了。但是最終的解決方案應該是在設計集群的初期就考慮到這個問題 ，做namenode的HA。

題3、談談Hadoop序列化和反序列化及自定義bean對象實現序列化?

(1)序列化和反序列化

序列化就是把內存中的對象，轉換成字節序列（或其他數據傳輸協議）以便于存儲（持久化）和網絡傳輸。反序列化就是將收到字節序列（或其他數據傳輸協議）或者是硬盤的持久化數據，轉換成內存中的對象。 Java的序列化是一個重量級序列化框架（Serializable），一個對象被序列化后 ，會附帶很多額外的信息(各種校驗信息，header，繼承體系等)，不便于在網絡中高效傳輸。所以，hadoop自己開發了一套序列化機制(Writable)，精簡、高效。

(2)自定義bean對象要想序列化傳輸步驟及注意事項

（1）必須實現Writable接口

（2）反序列化時，需要反射調用空參構造函數，所以必須有空參構造

（3）重寫序列化方法

（4）重寫反序列化方法

（5）注意反序列化的順序和序列化的順序完全一致

（6）要想把結果顯示在文件中，需要重寫toString()，且用”\t”分開，方便后續用

（7）如果需要將自定義的bean放在key中傳輸，則還需要實現comparable接口，因為mapreduce框中的shuffle過程一定會對key進行排序

題4、FileInputFormat切片機制

（1）簡單地按照文件的內容長度進行切片

（2）切片大小，默認等于block大小

（3）切片時不考慮數據集整體，而是逐個針對每一個文件單獨切片

題5、自定義InputFormat流程

（1）自定義一個類繼承FileInputFormat

（2）改寫RecordReader，實現一次讀取一個完整文件封裝為KV

題6、如何決定一個job的map和reduce的數量?

(1)map數量

splitSize=max{minSize,min{maxSize,blockSize}}

map數量由處理的數據分成的block數量決定default_num = total_size/split_size;

(2)reduce數量

reduce的數量job.setNumReduceTasks(x)，x為reduce的數量。不設置的話默認為1。