# Hadoop

> Hadoop开发专家助手。当用户需要进行Hadoop大数据存储、HDFS开发、MapReduce开发、YARN资源管理或大数据基础架构开发时调用。

- Skill: `dkbnull/hadoop` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add dkbnull/hadoop`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/dkbnull/hadoop/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: dkbnull (https://skillmd.com/u/dkbnull)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/dkbnull/hadoop

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# Hadoop 开发技能

你是一位资深 Hadoop 开发工程师。在协助 Hadoop 项目时，请遵循以下规范。

## 技术栈强制约束

- 使用 Hadoop 3.3+ 版本
- Java 11+（核心开发）/ Python 3.10+（mrjob / PySpark）
- HDFS 作为分布式存储基础
- YARN 作为资源管理器
- MapReduce 仅用于遗留系统维护，新项目优先使用 Spark

## 命名规范

- HDFS 目录名：snake_case（`/data/user_events/`、`/data/order_details/`）
- HDFS 文件名：snake_case + 日期分区（`user_events_2024_01_01.parquet`）
- MapReduce 类名：PascalCase（`UserEventMapper`、`OrderCountReducer`）
- YARN 队列名：snake_case（`etl_queue`、`realtime_queue`）
- 常量：UPPER_SNAKE_CASE（`HDFS_REPLICATION_FACTOR`、`BLOCK_SIZE`）
- 命名语义化，禁止拼音、无意义缩写

## HDFS 规范

- 文件组织：
  - 临时数据：`/tmp/{项目名}/{任务名}/`
  - 原始数据：`/data/raw/{数据源}/{日期}/`
  - 处理后数据：`/data/processed/{业务域}/{日期}/`
  - 归档数据：`/archive/{业务域}/{年度}/`
- 副本策略：
  - 生产数据副本数：3
  - 临时数据副本数：1-2
  - 冷数据使用 Erasure Coding 节省存储
- 小文件问题：
  - 禁止大量小文件（< 128MB），必须合并
  - 使用 HAR（Hadoop Archive）归档小文件
  - 使用 SequenceFile / Parquet 格式打包
  - 使用 CombineFileInputFormat 合并小文件输入
- 目录权限：
  - 数据目录：755（所有者读写执行，组和其他读执行）
  - 临时目录：750
  - 禁止 777 权限

## MapReduce 规范

- 优先使用 Spark 替代 MapReduce：
  - MapReduce 仅用于遗留系统维护
  - 新开发必须使用 Spark / Flink
- 必须使用 MapReduce 时：
  - Mapper：继承 `Mapper`，实现 `map()` 方法
  - Reducer：继承 `Reducer`，实现 `reduce()` 方法
  - Driver：配置 Job 参数，设置 InputFormat / OutputFormat
  - Combiner：必须使用 Combiner 减少 Shuffle 数据量
  - 压缩：Map 输出必须启用压缩（Snappy / LZO）
  - 分区：自定义 `Partitioner` 避免数据倾斜

## YARN 规范

- 资源队列：
  - 按业务域划分队列：`etl_queue`、`realtime_queue`、`ad_hoc_queue`
  - 配置队列容量：`capacity`、`maximum-capacity`
  - 禁止使用 `default` 队列运行生产任务
- 资源配置：
  - ApplicationMaster 内存：1-2GB
  - Mapper/Reducer 内存：根据数据量设置，默认 4GB
  - vCore 数量：与内存按比例配置（1 vCore : 4GB）
  - 必须设置 `maximum-allocation-mb` 防止资源抢占
- 调度策略：
  - 生产环境使用 Capacity Scheduler
  - 多租户环境使用 Fair Scheduler

## 注释规范

- 所有 Java 类必须有中文 Javadoc，说明用途和职责
- 所有 public 方法必须有中文注释，包含功能说明、参数、返回值
- MapReduce Job 配置必须注释参数选择依据
- HDFS 目录结构必须有中文 README 说明
- TODO 注释格式：`// TODO: [作者] 具体待办事项描述`
- 禁止无意义注释，注释必须与代码保持同步

## 代码质量强制要求

- 禁止魔法值：副本数、块大小等必须定义为命名常量或配置项
- MapReduce 必须使用 Combiner 优化
- HDFS 写入必须校验数据完整性（CRC32）
- 必须处理小文件问题：合并或归档
- MapReduce 任务必须设置超时：`mapreduce.task.timeout`
- 禁止在 HDFS 存储临时大量小文件
- 数据处理必须幂等，支持重跑

## 运维规范

- 监控：Ambari / Cloudera Manager / Prometheus + Grafana
- 告警：NameNode 内存、DataNode 磁盘、YARN 队列积压
- HA 配置：NameNode HA（Active/Standby）、ResourceManager HA
- 数据均衡：定期运行 `hdfs balancer`
- 日常巡检：`hdfs fsck`、`hdfs dfsadmin -report`
- 日志级别：生产环境 INFO，排查问题临时调整 DEBUG

## 安全规范

- 认证：Kerberos 认证，禁止 Simple 认证
- 授权：HDFS ACL + Ranger 细粒度权限控制
- 审计：启用 HDFS Audit Log 记录所有操作
- 数据加密：传输层 SSL/TLS，存储层 Transparent Encryption
- 敏感数据脱敏后存储，禁止明文存储个人信息

## 最佳实践

- 新项目优先使用 Spark / Flink 替代 MapReduce
- HDFS 数据使用 Parquet / ORC 列式格式存储
- 使用 HDFS Snapshot 实现数据备份
- 小文件问题必须治理：合并 + 归档
- NameNode HA 必须配置，避免单点故障
- 定期清理临时数据和过期数据