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使用 job.setInputFormatClass() 定义的 InputFormat ，将输入的数据集分割成小数据块 split，同时 InputFormat 提供一个 RecordReader的实现。一般使用的是 TextInputFormat，它提供的 RecordReader 会将文本的行号作为 Key，这一行的文本作为 Value。这就是自定义 Mapper 的输入是 < LongWritable,Text> 的原因。 然后调用自定义 Mapper 的map方法，将一个个< LongWritable,Text>键值对输入给 Mapper 的 map方法。
将map的输出作为reduce的输入的过程就是shuffle了，这个是mapreduce优化的重点地方。Shuffle一开始就是map阶段做输出操作，一般mapreduce计算的都是海量数据，map输出时候不可能把所有文件都放到内存操作，因此map写入磁盘的过程十分的复杂，更何况map输出时候要对结果进行排序，内存开销是很大的，map在做输出时候会在内存里开启一个环形内存缓冲区，这个缓冲区专门用来输出的，默认大小是100mb，并且在配置文件里为这个缓冲区设定了一个阀值，默认是0.80（这个大小和阀值都是可以在配置文件里进行配置的），同时map还会为输出操作启动一个守护线程，如果缓冲区的内存达到了阀值的80%时候，这个守护线程就会把内容写到磁盘上，这个过程叫spill，另外的20%内存可以继续写入要写进磁盘的数据，写入磁盘和写入内存操作是互不干扰的，如果缓存区被撑满了，那么map就会阻塞写入内存的操作，让写入磁盘操作完成后再继续执行写入内存操作。在写磁盘之前，线程首先根据数据最终要传的reducer把数据划分成相应的分区（job.setPartitionerClass()）。在每个分区中，后台进程按键进行内排序（ job.setSortComparatorClass()，如果没设置回默认使用 Key 实现的 compareTo() 方法），如果我们定义了combiner函数（job.setCombinerClass(）），那么排他就在排序后的输出上运行。每次spill操作也就是写入磁盘操作时候就会写一个溢出文件，也就是说在做map输出有几次spill就会产生多少个溢出文件，等map输出全部做完后，map还会调用combine合并这些输出文件。
到了reduce阶段就是合并map输出文件了，Partitioner会找到对应的map输出文件，然后进行复制操作，复制操作时reduce会开启几个复制线程，这些线程默认个数是5个，程序员也可以在配置文件更改复制线程的个数，这个复制过程和map写入磁盘过程类似，也有阀值和内存大小，阀值一样可以在配置文件里配置，而内存大小是直接使用reduce的tasktracker的内存大小，复制完所有map输出后，reduce还会进行排序操作和合并文件操作，这些操作完了就会进行reduce计算了。
在 Reduce 阶段，reduce() 方法接受所有映射到这个 Reduce 的 map 输出后，也是会调用 job.setSortComparatorClass()方法设置的 Key 比较函数类，对所有数据进行排序。然后开始构造一个 Key 对应的 Value 迭代器。 这时就要用到分组，使用 job.setGroupingComparatorClass()方法设置分组函数类。只要这个比较器比较的两个 Key 相同，它们就属于同一组，它们的 Value 放在一个 Value 迭代器，而这个迭代器的 Key 使用属于同一个组的所有Key的第一个Key。最后就是进入 Reducer 的 reduce() 方法，reduce() 方法的输入是所有的 Key 和它的 Value 迭代器，同样注意输入与输出的类型必须与自定义的 Reducer 中声明的一致。
数据经过reduce处理后，通过OutPutFormat实现类输出
2 hadoop各配置文件分别有什么用
3 hive添加一列语句怎么写
alter table test_table add columns (d string);
4 sqoop将关系数据库数据导入hive命令上需要加一个什么配置
--hive-import
5 项目中文件怎么传到hdfs
flume,kettle,shell脚本
7 hive某个分区文件损坏，对其他分区是否有影响
否
8 怎么理解hive
hive可以理解为基于hadoop的数据仓库，他负责管理hdfs，并提供解释器将hive sql翻译成mr程序进行查询（个人理解，可自由发挥）
9 怎么理解sqoop
关系型数据库与hdfs之间互相倒数的工具，底层用mr实现
以上是“hadoop基础面试题有哪些”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！