（1）namenode内存满了，如何进行扩容，调什么参数。
1. 增加 NameNode 的内存
在 hadoop-env.sh 文件中，可以增加 JVM 分配给 NameNode 的内存。通常是在 HADOOP_NAMENODE_OPTS 中增加 -Xmx 参数来增加最大堆内存。
export HADOOP_NAMENODE_OPTS="-Xmx8g -Xms4g ${HADOOP_NAMENODE_OPTS}"
将上面的 8g 和 4g 替换为适合你系统的值。
2. 启用 NameNode 高可用 (High Availability)
启用高可用配置，可以将元数据分布到多个 NameNode 上，从而减少单个 NameNode 的内存压力。
3. 优化 Hadoop 配置参数
以下参数可以优化 NameNode 的内存使用：
- dfs.namenode.handler.count：设置 NameNode 的 RPC handler 数量。增大这个值可以提高并发处理能力。
- dfs.namenode.name.dir：确保 NameNode 的元数据存储在高性能的磁盘上。
- dfs.datanode.handler.count：增加 DataNode 的 handler 数量，可能间接减少 NameNode 的压力。
4. 监控和清理文件系统元数据
定期监控和清理文件系统中的无用数据（例如过期的 HDFS 快照，旧的或不必要的文件和目录），以减少 NameNode 需要管理的元数据量。
5. 增加硬件资源
如果上述方法无法解决问题，可以考虑增加 NameNode 的物理内存，或升级服务器硬件。
（2）linux命令怎么查看mr任务的jobid
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使用YARN命令行工具：yarn application -list
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通过Hadoop JobHistory页面查看
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通过Hadoop Job UI查看
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通过命令行工具查看Job状态：mapred job -list
（3）kafka消费者消费数据的流程，细节到进程和线程这一层。
Kafka消费者消费数据的流程涉及从应用程序级别到Kafka Broker的多个层次，包括消费者组的管理、分区的分配、消息的拉取和处理。在进程和线程层面，消费者通常会以多线程模式运行，每个消费者实例内部有多个消费者线程，每个线程负责处理一个或多个分区的消息，以实现并发处理和高吞吐量。
（4）生产中遇到过哪些OM的情况，怎么解决
在软件开发和IT运维中，"OM"通常指的是"Operation Management"，即运维管理的缩写。在这个上下文中，通常会遇到各种与运维相关的问题或情况。以下是一些常见的OM情况以及相应的解决方法：
1. 系统监控告警
- 情况描述： 接收到系统监控平台（如Zabbix、Nagios等）发送的告警，指示系统或服务出现异常或性能问题。
- 解决方法：
- 实时响应： 确认告警内容和严重性，迅速响应并处理问题。
- 故障排查： 分析告警日志和监控数据，定位问题根源。
- 修复和恢复： 针对具体问题采取相应的修复措施，确保系统恢复正常运行。
2. 系统性能问题
- 情况描述： 用户反馈系统响应变慢或服务性能下降。