大数据高频面试题--Zookeeper、Flume知识点

Zookeeper相关总结

1.1 选举机制

半数机制

1.2 常用命令

ls、get、create

Flume相关总结

2.1 Flume组成，Put事务，Take事务

1）Flume组成，Put事务，Take事务

Taildir
Source：断点续传、多目录。Flume1.6以前需要自己自定义Source记录每次读取文件位置，实现断点续传。

File
Channel：数据存储在磁盘，宕机数据可以保存。但是传输速率慢。适合对数据传输可靠性要求高的场景，比如，金融行业。

Memory
Channel：数据存储在内存中，宕机数据丢失。传输速率快。适合对数据传输可靠性要求不高的场景，比如，普通的日志数据。

Kafka Channel：减少了Flume的Sink阶段，提高了传输效率。

Source到Channel是Put事务

Channel到Sink是Take事务

2.2 Flume拦截器

（1）拦截器注意事项

项目中自定义了：ETL拦截器和区分类型拦截器。

采用两个拦截器的优缺点：优点，模块化开发和可移植性；缺点，性能会低一些

（2）自定义拦截器步骤

>   a）实现 Interceptor
>   b）重写四个方法

• initialize 初始化

• public Event intercept(Event event) 处理单个Event

• public List intercept(List events)
  处理多个Event，在这个方法中调用Event intercept(Event event)

• close 方法

>   c）静态内部类，实现Interceptor.Builder

2.3 Flume Channel选择器

2.4 Flume监控器

Ganglia

2.5 Flume采集数据会丢失吗?（防止数据丢失的机制）

不会，Channel存储可以存储在File中，数据传输自身有事务。

2.6 Flume内存

开发中在flume-env.sh中设置JVM
heap为4G或更高，部署在单独的服务器上（4核8线程16G内存）

-Xmx与-Xms最好设置一致，减少内存抖动带来的性能影响，如果设置不一致容易导致频繁fullgc。

2.7 FileChannel优化

通过配置dataDirs指向多个路径，每个路径对应不同的硬盘，增大Flume吞吐量。

官方说明如下：

Comma separated list of directories for storing log files. Using multiple
directories on separate disks can improve file channel peformance

checkpointDir和backupCheckpointDir也尽量配置在不同硬盘对应的目录中，保证checkpoint坏掉后，可以快速使用backupCheckpointDir恢复数据

2.8 HDFS Sink小文件处理

（1）HDFS存入大量小文件，有什么影响？

元数据层面：每个小文件都有一份元数据，其中包括文件路径，文件名，所有者，所属组，权限，创建时间等，这些信息都保存在Namenode内存中。所以小文件过多，会占用Namenode服务器大量内存，影响Namenode性能和使用寿命

计算层面：默认情况下MR会对每个小文件启用一个Map任务计算，非常影响计算性能。同时也影响磁盘寻址时间。

（2）HDFS小文件处理

官方默认的这三个参数配置写入HDFS后会产生小文件，hdfs.rollInterval、hdfs.rollSize、hdfs.rollCount

基于以上

hdfs.rollInterval=3600，hdfs.rollSize=134217728，hdfs.rollCount=0，hdfs.roundValue=10，hdfs.roundUnit= second

几个参数综合作用，效果如下：

（1）tmp文件在达到128M时会滚动生成正式文件

（2）tmp文件创建超10秒时会滚动生成正式文件

举例：在2019-01-01 15:23的时侯sink接收到数据，那会产生如下tmp文件：

/atguigu/20190101/atguigu.201901010520.tmp

即使文件内容没有达到128M，也会在15:33时滚动生成正式文件