hadoop架构

HADOOP中可以分为两个大的模块，存储模块和计算模块。HDFS作为存储模块，JobTracker,TaskTracker构成计算模块。

 

1.HADOOP的文件是以HDFS格式存储的

 

HDFS是一种文件系统，专为大规模分布式数据处理而设计的，我们可以把一个很大的数据集，在HDFS中存储为单个文件。HDFS中采取的是master/slave的结构，其中master我们称为NameNode,slave我们称为DataNode。HDFS中包括以下三个构件，NameNode,DataNode,Secondary NameNode.

 

NameNode:NameNode位于HDFS的主端，它指导从端的DataNode执行底层的I/O任务，它跟中文件如何被分割成文件块，而这些块又被哪些节点存储，以及分布式文件系统的整体运行状态是否正常。

 

DataNode:NameNode告知客户端每个数据块驻留在哪个DataNode,客户端直接与DataNode守护进行通讯，来处理与数据块相对应的本地本件，而后，DataNode会与其他DataNode进行通讯，复制这些数据块以实现冗余。

 

Secondary NameNode:　Secondary NameNode是一个用来监控HDFS状态的辅助后台程序。就想NameNode一样，每个集群都有一个Secondary NameNode，并且部署在一个单独的服务器上。Secondary NameNode不同于NameNode，它不接受或者记录任何实时的数据变化，但是，它会与NameNode进行通信，以便定期地保存HDFS元数据的快照。由于NameNode是单点的，通过Secondary NameNode的快照功能，可以将NameNode的宕机时间和数据损失降低到最小。同时，如果NameNode发生问题，Secondary NameNode可以及时地作为备用NameNode使用。

 

2.计算模块由JobTracker,TaskTracker组成：

 

JobTracker:JobTracker后台程序用来连接应用程序与Hadoop。用户代码提交到集群以后，由JobTracker决定哪个文件将被处理，并且为不同的task分配节点。同时，它还监控所有的task，一旦某个task失败了，JobTracker就会自动重新开启这个task，在大多数情况下这个task会被放在不用的节点上。每个Hadoop集群只有一个JobTracker，一般运行在集群的Master节点上。

TaskTracker:TaskTracker与负责存储数据的DataNode相结合，其处理结构上也遵循主/从架构。JobTracker位于主节点，统领MapReduce工作；而TaskTrackers位于从节点，独立管理各自的task。每个TaskTracker负责独立执行具体的task，而JobTracker负责分配task。虽然每个从节点仅有一个唯一的一个TaskTracker，但是每个TaskTracker可以产生多个java虚拟机（JVM），用于并行处理多个map以及reduce任务。TaskTracker的一个重要职责就是与JobTracker交互。如果JobTracker无法准时地获取TaskTracker提交的信息，JobTracker就判定TaskTracker已经崩溃，并将任务分配给其他节点处理。