初识大数据，一文掌握大数据必备知识文集(7)
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文章目录
- 初识大数据应用知识
-
- 一、初识大数据应用知识(7)
-
- 01、MapReduce运行原理？
- 02、假设公司要建一个数据中心，你会如何处理？
- 03、Hadoop中常用的数据压缩算法？
- 04、伪分布模式中的注意点？
- 05、RDD的弹性表现在哪几点？
- 06、Hive中存放是什么？
- 07、你认为用java,streaming,pipe方式开发map/reduce,各有哪些优点？
- 08、大数据的五个V是什么？
- 09、Hbase过滤器的实现原则？
- 10、如何查看所有的topic？
- 11、insert into 和override write区别？
- 12、Kafka的消息发送机制是什么？
- 13、Hive与关系型数据库的关系，有什么区别？
- 14、Hive的内表和外表？
- 15、请列出正常的hadoop集群中hadoop都分别需要启动哪些进程，他们的作用分别都是什么，请尽量列的详细一些？
初识大数据应用知识
一、初识大数据应用知识(7)
01、MapReduce运行原理？
MapReduce是一种编程模型和计算框架，用于处理大规模数据集并实现并行处理。它由两个主要的阶段组成：映射（Map）和归约（Reduce）。
在Map阶段，输入的数据被分割成小的数据块，并由多个映射任务并行处理。每个映射任务接收一个输入数据块，并根据指定的映射函数处理数据，生成一组中间键/值对。这些中间键/值对被分区，并将它们发送给下一个阶段的归约任务。
在Reduce阶段，归约任务按照中间键进行排序，并将相同键的值对聚合在一起。每个归约任务处理一组中间键/值对，并根据指定的归约函数对数据进行处理和聚合，生成最终的输出结果。
整个MapReduce过程由一个主节点（Master）协调和管理。主节点负责分配映射任务和归约任务给可用的工作节点（Workers），并监控任务的执行过程。工作节点负责执行分配给它们的映射任务和归约任务，并将结果返回给主节点。
MapReduce的优势在于可分布式处理大规模数据集，充分利用并行计算的能力，提高数据处理的效率和性能。通过将问题划分为多个任务，并在不同的节点上并行处理，MapReduce能够有效地处理大数据量和复杂的计算任务。
02、假设公司要建一个数据中心，你会如何处理？
如果公司要建设一个数据中心，我建议采取以下步骤：
1. 定义需求和目标：首先需要明确建设数据中心的具体需求和目标，例如数据中心需要支持的应用类型、数据存储要求、计算需求、网络要求等。此外，需要考虑数据中心的可扩展性和可靠性等方面。
2. 确定数据中心位置：数据中心的位置应该尽可能地靠近应用和用户，同时要考虑地理位置的稳定性、气候条件、电力供应和网络带宽等方面。在选择数据中心位置时，需要对不同地区的成本、性能和安全等方面进行评估。
3. 设计和规划：根据需求和目标，设计和规划数据中心。包括数据中心的建筑、电力设施、网络互联、硬件设备、软件系统等方面。需要考虑数据中心的可用性、可扩展性、安全性、节能性等方面。
4. 采购和安装：根据设计和规划，采购和安装数据中心的设施和设备。需要确认设备的质量和性能符合要求，同时需要考虑采购和安装的时间和成本等方面。
5. 测试和调优：完成数据中心设施和设备的安装后，需要进行系统测试和调优。包括硬件设备的测试和故障排除，软件系统的安装和配置，系统的性能调优等方面。
6. 运营和管理：完成测试和调优后，部署数据中心并开始运营和管理。需要进行监控和管理，包括对系统性能、安全性、可用性等方面进行监测和管理。
总之，建设数据中心需要明确需求和目标，设计和规划好数据中心的各个方面，采购和安装设施和设备，测试和调优系统性能，最后进行运营和管理。同时需要注意成本、时间、安全等方面的因素。
03、Hadoop中常用的数据压缩算法？
在Hadoop中，常用的数据压缩算法有以下几种：
1. Gzip：Gzip是一种广泛使用的压缩算法，也是Hadoop中最常用的压缩算法之一。可以使用Java中的GzipOutputStream和GzipInputStream来实现数据的压缩和解压缩。
示例代码：
import java.io.*;
import java.util.zip.GzipOutputStream;
import java.util.zip.GZIPInputStream;
public class GzipCompressionExample {
public static void compress(File input, File output) throws IOException {
try (FileInputStream fis = new FileInputStream(input);
GzipOutputStream gzipOS = new GzipOutputStream(new FileOutputStream(output)))
{
byte[] buffer = new byte[1024];
int len;
while ((len = fis.read(buffer)) != -1) {
gzipOS.write(buffer, 0, len);
}
}
}
public static void decompress(File input, File output) throws IOException {
try (GZIPInputStream gzipIS = new GZIPInputStream(new FileInputStream(input));
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(output))
{
byte[] buffer = new byte[1024];
int len;
while ((len = gzipIS.read(buffer)) != -1) {
fos.write(buffer, 0, len);
}
}
}
public static void main(String[] args) throws IOException {
File inputFile = new File("input.txt");
File compressedFile = new File("compressed.txt.gz");
File decompressedFile = new File("decompressed.txt");
compress(inputFile, compressedFile);
decompress(compressedFile, decompressedFile);
}
}
2. Snappy：Snappy是一个高速的压缩/解压缩算法，特别适合于Hadoop处理大规模数据。可以使用Hadoop中提供的SnappyCodec类来实现数据的压缩和解压缩。
示例代码：
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodec;
import org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
import org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
public class SnappyCompressionExample {
public static void compressFile(String inputPath, String outputPath) throws IOException {
Configuration conf = new Configuration();
CompressionCodec codec = ReflectionUtils.newInstance(SnappyCodec.class, conf);
try (
InputStream is = new FileInputStream(inputPath);
OutputStream os = codec.createOutputStream(new FileOutputStream(outputPath))
) {
IOUtils.copyBytes(is, os, conf);
}
}
public static void decompressFile(String inputPath, String outputPath) throws IOException {
Configuration conf = new Configuration();
CompressionCodec codec = ReflectionUtils.newInstance(SnappyCodec.class, conf);
try (
InputStream is = codec.createInputStream(new FileInputStream(inputPath));
OutputStream os = new FileOutputStream(outputPath)
) {
IOUtils.copyBytes(is, os, conf);
}
}
public static void main(String[] args) throws IOException {
String inputFile = "input.txt";
String compressedFile = "compressed.snappy";
String decompressedFile = "decompressed.txt";
compressFile(inputFile, compressedFile);
decompressFile(compressedFile, decompressedFile);
}
}
以上示例代码仅为简单示例，实际使用时需要根据具体情况进行适当修改和扩展。
04、伪分布模式中的注意点？
在伪分布模式中，有几个注意点需要注意：
1. 主机名设置：在伪分布模式中，我们需要将主机名设置为本地主机名或IP地址。这是因为伪分布模式中的各个组件（如HDFS、YARN等）需要与其他组件进行通信，主机名的设置可以确保正确的通信。
2. 配置文件设置：在伪分布模式中，我们需要确保各个组件的配置文件正确设置。例如，在Hadoop中，需要正确配置hdfs-site.xml、core-site.xml等文件，以确保组件的正常运行。
3. 资源配置：在伪分布模式中，由于我们只使用单个节点运行所有组件，资源配置可能会有限。因此，需要合理配置资源，以实现最佳性能。这包括对内存、CPU等资源的合理分配。
4. 数据本地性：在伪分布模式中，可以使用本机文件系统进行数据存储。这意味着数据可以在同一节点上读取和写入，而不需要通过网络进行数据传输。为了获得最佳性能，可以尽量将数据存储在本地文件系统上。
5. 日志和监控：在伪分布模式中，为了方便排查问题和监控系统状态，需要合理配置和管理日志和监控。这包括设置日志级别、指定日志文件位置、设置监控报警等。
这些是在伪分布模式中需要注意的一些重要点。通过合理配置和管理，可以使伪分布模式下的系统运行更加稳定和高效。
05、RDD的弹性表现在哪几点？
RDD（弹性分布式数据集）是Apache Spark中的核心数据结构，其弹性表现体现在以下几个方面：
1. 弹性存储：RDD可以在内存中保存数据，这意味着可以更快地访问和处理数据。此外，如果内存不足，RDD还可以将数据溢出到磁盘上进行存储，保证数据的安全性和可靠性。
2. 弹性分区：RDD可以将数据分成多个分区进行并行处理。这些分区可以在不同的计算节点上执行并行操作，充分利用集群的计算资源。此外，RDD还可以通过自动分区和手动分区等方式进行控制。
3. 弹性计算：RDD可以根据需要在内存和磁盘之间进行计算。当数据无法完全保存在内存中时，RDD可以根据算法和计算需求将部分数据写入磁盘。这种弹性计算能力使得RDD可以处理大规模数据集，并且在处理过程中灵活适应各种场景。
4. 弹性容错：RDD提供了容错机制，能够自动恢复数据丢失或计算错误。通过RDD的血统（lineage）机制，可以记录RDD的转换操作，使得在数据丢失时可以重新计算丢失的数据，确保数据处理的可靠性。
5. 弹性优化：RDD内置了许多针对性能优化的特性。例如，RDD可以基于数据分区进行数据本地性计算，减少数据传输的开销；RDD可以存储在内存中，降低IO开销；RDD支持多级缓存，提高计算效率等。这些优化特性可以大幅提升RDD的计算性能。
综上所述，RDD的弹性表现在存储、分区、计算、容错和优化等方面，使得RDD成为Spark的核心数据结构，支持高效且弹性的大规模数据处理。
06、Hive中存放是什么？
在Hive中，数据存放在HDFS（Hadoop分布式文件系统）中。Hive是基于Hadoop生态系统的数据仓库工具，它使用HDFS作为底层分布式存储系统，用于存放和管理数据。
Hive允许用户使用类SQL语言（HiveQL）来查询和分析存储在HDFS中的大规模数据集。通过将数据存放在HDFS中，Hive能够利用Hadoop的可靠性、可扩展性和容错性等特性来处理数据。
HDFS作为Hive的底层存储系统，具有以下特点：
1. 分布式存储：HDFS将数据分布存储在多个节点上，提供了横向扩展的能力，可以处理PB级别的数据量。
2. 容错性：HDFS通过复制机制来保证数据的可靠性和容错性。默认情况下，每个数据块会有三个副本，如果某个节点发生故障，数据可以从其他节点上的副本进行恢复。
3. 数据本地性：HDFS支持将计算任务分发到数据所在的节点上进行计算，减少数据传输的开销，提高计算性能。
4. 数据一致性：HDFS提供了强一致性模型，保证数据的一致性和完整性。
总而言之，Hive中的数据存放在HDFS中，利用Hadoop分布式文件系统的特点，Hive能够实现大规模数据的存储、查询和分析。
07、你认为用java,streaming,pipe方式开发map/reduce,各有哪些优点？
在Hadoop中，主要有3种方式开发MapReduce程序，分别是Java API、Streaming和Pipe。针对这三种方式，它们各自具备如下优点：
1. Java API
Java API是Hadoop提供的标准接口，使用Java语言进行开发。Java API相对于Streaming和Pipe而言，具备如下优点：
- 具有完善的开发工具链和API文档，使用Java API可以更容易地进行开发和维护；
- 具有更好的性能，Java程序可以通过多态性、泛型等特性进行优化，运行速度相对较快；
- 由于Java语言的静态类型检查机制，Java程序更加健壮可靠，可以在开发过程中避免一些常见的错误。
2. Streaming
Streaming是Hadoop提供的另一种方式，它允许用户使用任何语言来开发MapReduce程序。Streaming的主要优点包括：
- 编程语言灵活，用户可以选择最熟悉的编程语言进行开发；
- 易于集成和使用，不需要编写Java代码，只需要将现有脚本使用Streaming方式提交即可；
- 由于使用了标准输入输出流，可以与许多其他程序（如awk、sed等）进行无缝集成。
3. Pipe
Pipe是Hadoop提供的一种基于C++的API，它可以方便地使用C++编程语言来开发MapReduce程序。Pipe的主要优点包括：
- 能够利用C++语言的高效性能，实现更高效的MapReduce程序；
- 能够利用C++丰富的库和工具，方便地集成其他的C++代码；
- 由于使用了管道通信方式，不需要进行数据序列化和反序列化操作，可以提高性能并降低资源开销。
综上所述，Java API、Streaming和Pipe都有各自的优点和适用场景。Java API适用于需要高性能和可靠性的场景；Streaming适用于不想使用Java编程语言的场景；Pipe则适用于需要高效性能的场景。根据具体的需求和场景选择合适的方式进行MapReduce程序的开发。
以下是一个表格，说明了Java API、Streaming和Pipe这三种方式在开发MapReduce程序时的区别：
| 方式 | 优点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| Java API | - 完善的开发工具链和API文档 | - 需要高性能和可靠性的场景 |
| - 更好的性能 | ||
| - 静态类型检查，健壮可靠 | ||
| Streaming | - 编程语言灵活，可选用任何语言进行开发 | - 不想使用Java编程语言的场景 |
| - 易于集成和使用，无需编写Java代码 | ||
| - 可与其他程序（如awk、sed等）无缝集成 | ||
| Pipe | - 利用C++语言的高效性能 | - 需要高效性能的场景 |
| - 利用C++丰富的库和工具 | ||
| - 不需要进行数据序列化和反序列化操作，减少开销 |
通过上述表格可以得出以下结论：
- Java API拥有完善的开发工具链和API文档，性能较好，适用于需要高性能和可靠性的场景。
- Streaming具有编程语言灵活性和易于集成的优点，不需要编写Java代码，适用于不想使用Java编程语言的场景。
- Pipe利用C++语言的高效性能和丰富的库和工具，使用管道通信方式减少开销，适用于需要高效性能的场景。
在选择开发方式时，需根据具体需求和场景来决定哪种方式最适合。
08、大数据的五个V是什么？
大数据的五个V是指以下五个特征或者属性，它们分别是：
1. 体量（Volume）：大数据指的是数据量非常庞大，传统的数据处理工具无法胜任。数据以海量的形式涌现，包括结构化数据（比如关系型数据库中的数据）、非结构化数据（比如文本、图像、音频、视频等）以及半结构化数据等。
2. 多样性（Variety）：大数据不仅仅包含结构化数据，还包括非结构化和半结构化数据。非结构化数据包括社交媒体数据、日志、电子邮件、视频等；半结构化数据指的是具有某种结构但不符合传统关系型数据模型的数据，比如XML、JSON等格式的数据。
3. 速度（Velocity）：大数据的生成速度很快，需要实时或近实时处理和分析。例如，社交媒体平台上的实时数据流、传感器设备产生的大量数据等。
4. 真实性（Veracity）：大数据的真实性是指数据的准确性和可信度。由于数据的多样性和体量巨大，数据可能包含错误、噪音和偏差等问题，因此需要进行数据清洗和验证。
5. 价值（Value）：大数据中蕴含着巨大的价值，通过对大数据的分析和挖掘可以获得有意义的信息、洞察和业务价值。
除了这五个V，近年来还有人提出了对大数据的延伸和补充，例如：
- 可视化（Visualization）：通过可视化方式呈现大数据分析结果，使人们能够更直观、更易理解地理解数据。
- 可变性（Variability）：大数据的特点之一是数据分布不均匀、变化快速，因此需要在处理和分析时考虑数据的可变性。
- 隐私（Veracity）：随着大数据的快速积累和广泛应用，保护用户隐私成为一个重要的问题，需要在大数据处理中兼顾隐私保护的要求。
这些属性有助于我们理解大数据的特点和挑战，以及在大数据处理和分析过程中需要考虑的方面。
09、Hbase过滤器的实现原则？
HBase是一个分布式的NoSQL数据库，它提供了各种过滤器来查询和过滤数据。以下是HBase过滤器的实现原则：
-
单一原则：HBase的过滤器设计遵循单一原则，即每个过滤器专注于解决一个特定的查询或过滤需求。这样可以使过滤器的设计更加清晰、可维护和可扩展。
-
灵活性：HBase过滤器提供了多种不同类型的过滤器，包括行键过滤器、列族过滤器、列限定符过滤器、值过滤器等。用户可以根据自己的需求选择适合的过滤器类型，并可以自定义自己的过滤器实现。
-
高效性：HBase的过滤器在实现上注重高效性。过滤器可以应用在Region Server端，避免不必要的数据传输和处理，从而提高查询性能。另外，过滤器还可以进行优化，例如利用布隆过滤器等数据结构来加速过滤操作。
-
可组合性：HBase过滤器可以进行组合使用，以实现更复杂的查询和过滤需求。用户可以将多个过滤器按照一定规则组合起来，形成一个过滤器链或者树结构，依次应用在数据的不同层级上进行过滤。
-
可扩展性：HBase过滤器的设计考虑到了扩展性，在需要新增或修改过滤器的情况下，可以进行自定义的过滤器实现，灵活地满足特定的需求。
总的来说，HBase过滤器的实现原则是遵循单一原则、提供灵活性、注重高效性、支持可组合性和可扩展性。这些原则使得HBase过滤器在查询和过滤大量数据时能够提供高效、灵活、易于使用和扩展的功能。
10、如何查看所有的topic？
在Kafka中，可以使用命令行工具kafka-topics.sh查看当前所有的topic。以下是具体步骤：
1. 打开终端，进入Kafka的安装目录。
2. 执行以下命令，查看当前所有的topic：
bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
其中，–list表示列出所有的topic，–zookeeper指定zookeeper的地址，本例中为localhost:2181，可根据实际情况进行修改。
3. 如果列出的topic非常多，可以执行以下命令，将结果输出到文件中：
bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181 > topics.txt
这样会将结果输出到当前目录下的topics.txt文件中。
举个例子，假设我们要查看本地Kafka中所有的topic，执行以下命令：
bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
输出结果可能类似于以下内容：
__consumer_offsets
test-1
test-2
test-3
其中，__consumer_offsets是Kafka内部使用的topic，test-1、test-2、test-3是自定义的topic，它们可能是用于数据传输、实时计算等不同的用途。
11、insert into 和override write区别？
在数据管理和处理中，"INSERT INTO"和"OVERRIDE WRITE"是两种不同的操作方式。
-
"INSERT INTO"操作：
- "INSERT INTO"是一种插入操作，用于将新数据插入到现有数据集中。该操作将新数据追加到现有的数据中，而不会修改或替换已经存在的数据。
- "INSERT INTO"适用于将新数据添加到已有数据集中，用于数据的增量更新和扩展。
- 举例说明：假设有一个包含学生信息的数据库表，包括学生的学号、姓名和成绩。使用"INSERT INTO"操作，可以将新学生的信息插入到表中，而不影响表中已有的学生信息。
-
"OVERRIDE WRITE"操作：
- "OVERRIDE WRITE"是一种覆盖写入操作，用于完全覆盖或替换现有的数据集。该操作会将新数据完全覆盖已经存在的数据，不保留任何旧数据。
- "OVERRIDE WRITE"适用于需要更新或替换整个数据集的场景，例如批量数据更新、数据迁移等。
- 举例说明：假设有一个数据文件，包含学生信息数据，现在需要将一个新的学生信息数据文件完全覆盖原有的数据文件，可以使用"OVERRIDE WRITE"操作将新数据文件完全替换掉原有的数据文件。
总结来说，"INSERT INTO"是一种增量添加数据的操作，而"OVERRIDE WRITE"是一种完全覆盖或替换现有数据的操作。具体使用哪种操作方式取决于实际需求，需要根据场景和数据管理策略来选择合适的方式。
12、Kafka的消息发送机制是什么？
Kafka的消息发送机制遵循了一种异步的、基于分区的发布-订阅模式，具体包括以下步骤：
-
选择主题（Topic）：消息发送者需要选择一个主题，主题是消息的分类或者分组，订阅者可以根据主题来接收感兴趣的消息。
-
分区（Partition）选择：每个主题可以划分为一个或多个分区，在发送消息之前，消息发送者需要选择一个目标分区。分区的选择可以基于哈希函数或者自定义的分区策略。
-
消息序列化：消息发送者需要将消息进行序列化，序列化为字节数组，以便在网络上传输。
-
发送消息并等待确认：消息发送者将序列化后的消息发送给 Kafka 的 Broker。发送者将消息发送到指定的分区和主题，并等待来自 Broker 的确认。确认可以表明消息发送成功或失败，可以根据配置决定是否启用确认机制。
-
消息持久化：Broker 接收到消息后，将消息写入磁盘中，以确保数据的持久化存储。
-
消息复制：对于启用副本机制的主题，Kafka 会将消息复制到其他的 Broker 中，以提供数据冗余和容错能力。
-
消息消费：订阅者可以通过订阅相应的主题，从分区中拉取或订阅消息。Kafka 支持不同的消费模式，包括每个分区多个消费者、分区分配消费者或广播模式等。
-
消息的顺序性保证：在单个分区中，Kafka 保证消息按照发送顺序进行存储和传递。对于多个分区的主题，消息的顺序性依赖于分区的选择策略和消费者的消息处理速度。
Kafka 的消息发送机制支持高吞吐量和低延迟，并且具有高可靠性，因为消息发送者可以通过确认机制了解消息是否成功发送。同时，Kafka 的分区机制允许水平扩展和并行处理消息，从而提供了高度可伸缩性。
13、Hive与关系型数据库的关系，有什么区别？
Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，而关系型数据库（例如MySQL、Oracle）是传统的关系型数据存储和管理系统。以下是Hive和关系型数据库的关系和区别：
-
数据模型：
- Hive：Hive采用了类似于关系型数据库的表结构和SQL语言（类似于HQL），它将数据存储为表格形式，并支持结构化查询。
- 关系型数据库：关系型数据库使用基于关系模型的数据结构，数据存储为行和列的表格，并使用SQL进行查询和操作。
-
存储和计算：
- Hive：Hive使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）来存储数据，并使用Hadoop MapReduce或Apache Tez进行计算和处理。
- 关系型数据库：关系型数据库通常使用磁盘上的特定文件系统进行数据存储，并使用优化的查询处理器进行计算和处理。
-
扩展性和容错性：
- Hive：Hive通过分布式计算和存储能力，可以处理大规模数据，并具有高度的可扩展性和容错性。
- 关系型数据库：关系型数据库一般面向单机或者小规模集群，对大规模数据的处理和容错能力有所限制。
-
数据查询和处理：
- Hive：Hive使用基于SQL的查询语言（HQL）来支持数据查询和处理。它可以处理复杂的数据查询和分析操作，并支持自定义函数、用户定义的聚合和转换。
- 关系型数据库：关系型数据库使用标准的SQL查询语言进行数据查询和处理，支持丰富的查询操作和事务处理。
-
性能：
- Hive：由于采用了分布式计算和存储，Hive在处理大数据量和复杂查询时可能具有较高的延迟。
- 关系型数据库：关系型数据库通常针对较小规模数据和实时查询操作进行了优化，因此在性能方面可能更加高效。
-
应用场景：
- Hive：Hive适用于大数据分析、数据仓库和数据处理等场景，特别是对于批处理、离线计算和复杂的数据分析任务较为适合。
- 关系型数据库：关系型数据库适用于事务处理、OLTP（联机事务处理）和实时查询等场景，尤其在对事务一致性和实时性要求较高的应用中使用较多。
总体而言，Hive和关系型数据库在数据模型、存储计算、扩展性、查询处理等方面存在差异。Hive适用于大数据分析和处理，而关系型数据库适用于事务处理和实时查询。在实际应用中，根据需求选择适合的数据存储和处理工具是非常重要的。
14、Hive的内表和外表？
在Hive中，内表（Internal Table）和外表（External Table）是不同类型的表，它们在数据存储和管理方面有一些区别。
-
内表（Internal Table）：
- 内表也称为托管表（Managed Table），是Hive默认创建的表类型。
- 内表的数据由Hive管理，存储在Hive的默认数据目录下（通常是HDFS）。
- 内表的数据和元数据都受Hive管控，如果删除内表，其数据和元数据都会被删除。
- 内表的数据可以通过ALTER TABLE语句进行修改和管理。
-
外表（External Table）：
- 外表也称为非托管表（External Table），是Hive中的另一种表类型。
- 外表的数据由外部存储系统（例如HDFS、S3）管理，Hive仅维护表的元数据。
- 外表的数据可以位于任何位置，不受Hive的直接控制，可以目录中不同的时间有不同的数据。
- 删除外表时，仅删除Hive中的元数据，不会删除实际数据。
- 外表的数据可以通过加载数据操作进行导入或更新。
关于内表和外表的选择，需要根据具体场景和需求进行考虑：
- 内表适合在Hive中进行数据的存储和管理，适用于Hive作为数据仓库或数据处理工具的场景。
- 外表适合在Hive中对现有数据进行查询和分析，适用于需要与外部存储系统（如HDFS）中的数据进行交互的场景，而不需要在Hive中管理数据。
需要注意的是，无论是内表还是外表，对于表的结构和查询操作，它们在Hive中的使用方式都是一样的。只有在数据存储和管理层面，内表和外表存在差异。
15、请列出正常的hadoop集群中hadoop都分别需要启动哪些进程，他们的作用分别都是什么，请尽量列的详细一些？
在一个正常的Hadoop集群中，通常会启动以下一些关键的进程，它们各自的作用如下：
1. NameNode：
作用：NameNode是HDFS（Hadoop分布式文件系统）的主节点，负责管理文件系统的命名空间、存储元数据（文件和目录的信息）、控制数据块的复制和处理客户端请求等。
进程：hadoop namenode
2. Secondary NameNode：
作用：Secondary NameNode并不是NameNode的备份，它帮助NameNode来合并FSImage和EditLog，减小了NameNode启动时间，并定期备份HDFS元数据。
进程：hadoop secondarynamenode
3. DataNode：
作用：DataNode是HDFS的数据节点，负责存储实际的数据块，响应NameNode的指令，处理数据读写请求，以及数据块的复制和恢复。
进程：hadoop datanode
4. ResourceManager：
作用：ResourceManager是YARN（Yet Another Resource Negotiator）的主节点，负责整个集群的资源分配和管理，接收应用程序提交请求、为应用程序分配Container资源，并监控资源的使用情况。
进程：yarn resourcemanager
5. NodeManager：
作用：NodeManager是YARN的节点管理器，运行在每个集群节点上，负责接收ResourceManager的指令，在节点上启动、监控和停止Container，管理资源的使用和回收。
进程：yarn nodemanager
6. JobHistoryServer：
作用：JobHistoryServer用于存储和管理MapReduce作业的历史数据，包括任务的状态、进度、计数器等信息，可以供用户查看和分析作业运行情况。
进程：mapred historyserver
7. ZooKeeper：
作用：ZooKeeper是Hadoop集群中的协调服务，提供分布式锁、配置管理、命名服务等功能，用于管理和保护分布式应用程序的元数据和状态。
进程：zookeeper server
8. JournalNode：
作用：JournalNode是HDFS的一组协调节点，用于协同工作以确保HDFS的高可用性。它们协同工作来存储和管理HDFS的编辑日志，确保数据持久性和故障容错性。
进程：hadoop journalnode
9. HBase RegionServer：
作用：HBase是在Hadoop之上构建的分布式列式数据库，RegionServer是HBase的数据存储和计算单元，负责处理读写请求、数据分片和复制等任务。
进程：hbase regionserver
10. Hive Metastore：
作用：Hive Metastore用于存储Hive表的元数据，包括表的模式、列、分区和表的位置等信息，允许Hive可以使用表的元数据进行查询和分析。
进程：hive metastore
上述进程只是Hadoop集群中的一些常见进程，实际的配置和组件可能会根据具体的需求和使用场景而有所不同。还可以根据特定的需求和规模来选择是否启动其他组件，例如YARN的ApplicationHistoryServer、HBase的Master节点等。
