Hadoop是一個(gè)適合海量數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)和計(jì)算的一個(gè)平臺(tái)。目前主要由三大組件組成：
HDFS 、mapreduce、Yarn。

• HDFS：是一個(gè)分布式存儲(chǔ)框架，適合海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)
• mapreduce ： 是一個(gè)分布式計(jì)算框架。適合海量數(shù)據(jù)的計(jì)算
• Yarn：是一個(gè)資源調(diào)度平臺(tái)，負(fù)責(zé)給計(jì)算框架分配資源

1.HDFS

主從結(jié)構(gòu)，由namenode和datanode組成。其中namenode最多可以有兩個(gè)，但同時(shí)只能有一個(gè)。datanode理論上可以有無限個(gè)，極限大概是4000臺(tái)。

• namenode負(fù)責(zé)：

  -接受用戶操作請(qǐng)求，是用戶操作的入口-維護(hù)文件系統(tǒng)的目錄結(jié)構(gòu)，稱為命名空間

• datanode負(fù)責(zé)：

  實(shí)際存儲(chǔ)數(shù)據(jù)

文件塊block：最基本的存儲(chǔ)單位，2.0以后默認(rèn)大小為128M

• SecondaryNameNode

  fsimage：元數(shù)據(jù)鏡像文件，存儲(chǔ)某一時(shí)間段Namenode內(nèi)存元數(shù)據(jù)信息edits：用戶操作日志文件負(fù)責(zé) 將fsimage與edits文件合并，防止namenode故障及緩解namenode壓力

什么時(shí)候checkpoint：
1.fs.checkpoint.period 指定兩次checkpoint的最大時(shí)間間隔，默認(rèn)3600秒
2.fs.checkpoint.size 規(guī)定edits文件的最大值，一旦超過這個(gè)值則強(qiáng)制checkpoint，默認(rèn)64M

2.mapreduce

依賴磁盤IO的批處理計(jì)算模型。
主從結(jié)構(gòu) 主節(jié)點(diǎn)只有一個(gè)，為MRAppMaster,從節(jié)點(diǎn)為具體的task組成。

由兩個(gè)階段組成：map和reduce階段。
map階段是一個(gè)獨(dú)立的程序，有很多的節(jié)點(diǎn)同時(shí)運(yùn)行，每個(gè)節(jié)點(diǎn)處理一部分?jǐn)?shù)據(jù)。reduce階段是一個(gè)獨(dú)立的程序，有很多節(jié)點(diǎn)同時(shí)運(yùn)行，每個(gè)節(jié)點(diǎn)處理一部分?jǐn)?shù)據(jù)。

原理圖：

shuffle圖：

3.Yarn

主從結(jié)構(gòu)，主節(jié)點(diǎn)最多可以有兩個(gè)，為ResourceManager；從節(jié)點(diǎn)為ResourceManager

• ResourceManager：

  -處理客戶端的請(qǐng)求-監(jiān)控NodeManger-啟動(dòng)或監(jiān)控ApplicationMaster-資源的分配與調(diào)度

• NodeManager：

  -管理單個(gè)節(jié)點(diǎn)的資源-處理來自ResourceManager的命令-處理來自AppalicationMaster的命令

• ApplicationMaster"

  -負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的切分-為應(yīng)用程序申請(qǐng)資源并分配給內(nèi)部任務(wù)-任務(wù)的監(jiān)控與容錯(cuò)

• Container:

  Container是YARN中資源的抽象，它封裝了某個(gè)節(jié)點(diǎn)上的多維度資源，如內(nèi)存、CPU、磁盤、網(wǎng)絡(luò)等

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的hadoop各组件及其作用的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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