hadoop简介

 什么是hadoop：

        

    维基百科这样说：一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。这里面关键就是高速运算和海量存储。

         

        对于Hadoop的集群来讲，可以分成两大类角色：Master和Salve。一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的。其中NameNode作为主服务器，管理文件系统的命名空间和客户端对文件系统的访问操作；集群中的DataNode管理存储的数据。MapReduce框架是由一个单独运行在主节点上的JobTracker和运行在每个集群从节点的TaskTracker共同组成的。主节点负责调度构成一个作业的所有任务，这些任务分布在不同的从节点上。主节点监控它们的执行情况，并且重新执行之前的失败任务；从节点仅负责由主节点指派的任务。当一个Job被提交时，JobTracker接收到提交作业和配置信息之后，就会将配置信息等分发给从节点，同时调度任务并监控TaskTracker的执行。

从上面的介绍可以看出，HDFS和MapReduce共同组成了Hadoop分布式系统体系结构的核心。HDFS在集群上实现分布式文件系统，MapReduce在集群上实现了分布式计算和任务处理。HDFS在MapReduce任务处理过程中提供了文件操作和存储等支持，MapReduce在HDFS的基础上实现了任务的分发、跟踪、执行等工作，并收集结果，二者相互作用，完成了Hadoop分布式集群的主要任务。

 

Hadoop使用主/从（Master/Slave）架构，主要角色有NameNode，DataNode，secondary NameNode，JobTracker，TaskTracker组成。

其中NameNode，secondary NameNode，JobTracker运行在Master节点上，DataNode和TaskTracker运行在Slave节点上。

1，NameNode

NameNode是HDFS的守护程序，负责记录文件是如何分割成数据块的，以及这些数据块被存储到哪些数据节点上。它的功能是对内存及I/O进行集中管理。

2，DataNode

集群中每个从服务器都运行一个DataNode后台程序，后台程序负责把HDFS数据块读写到本地文件系统。需要读写数据时，由NameNode告诉客户端去哪个DataNode进行具体的读写操作。

3，Secondary NameNode

Secondary NameNode是一个用来监控HDFS状态的辅助后台程序，如果NameNode发生问题，可以使用Secondary NameNode作为备用的NameNode。

4，JobTracker

JobTracker后台程序用来连接应用程序与Hadoop，用户应用提交到集群后，由JobTracker决定哪个文件处理哪个task执行，一旦某个task失败，JobTracker会自动开启这个task。

5，TaskTracker

TaskTracker负责存储数据的DataNode相结合，位于从节点，负责各自的task