Hadoop学习记录一
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目的一部分，用于存储海量数据。HDFS设计为可以在廉价硬件上运行，同时提供高容错性。HDFS主要由三个关键角色组成：NameNode、DataNode和SecondaryNameNode。下面我用大白话来详细解释这些角色的功能和作用：
1. NameNode
NameNode 可以想象成图书馆里的图书管理员，它不存储书（数据），而是管理着图书馆的目录和书籍的位置信息。在HDFS中，NameNode负责管理文件系统的元数据，这包括文件和目录的层次结构、文件的权限信息、文件被分割成哪些块以及每个块存储在哪些DataNode上。当有用户想要读取或写入文件时，NameNode告诉用户文件的块在哪里，就像图书管理员告诉你书在哪个书架一样。
2. DataNode
DataNode 相当于图书馆的书架和书籍本身，它们负责存储和维护HDFS中的实际数据。每个DataNode定期向NameNode报告自己的健康状况和所拥有的数据块信息。当有写入请求时，DataNode会按照NameNode的指示存储数据块，并确保数据块的副本数符合设定，以增加数据的可靠性。当有读取请求时，DataNode提供数据块供用户读取。
3. SecondaryNameNode
SecondaryNameNode 不是另一个NameNode，更像是NameNode的助手或者说是备份助手。它并不存储元数据的实时备份，而是定期合并NameNode的fsimage（包含文件系统元数据）和edit log（包含最近的操作记录），减少NameNode重启时需要重放的日志量，从而加快NameNode的启动时间。SecondaryNameNode帮助NameNode进行日志的清理和合并，但并不是集群运行的必要组成部分，它的缺失不会导致集群不可用。
这三个角色共同协作，使得HDFS能够存储和管理大规模数据集，即使在部分节点失效的情况下也能保持数据的可用性和一致性。在Hadoop集群中，通常有一个NameNode，多个DataNode，以及一个SecondaryNameNode（或有时多个，用于更高的可用性）。这种架构设计使得HDFS能够在成本较低的硬件上构建出高可靠、可扩展的数据存储系统。
在Hadoop生态系统中，RM（ResourceManager）、NM（NodeManager）和JN（JobHistoryServer）这几个组件都属于Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）框架的一部分。不过，JN（JobHistoryServer）在Hadoop 2.x之后的版本中，更多地与MapReduce应用历史记录服务相关联。
4. ResourceManager (RM)
ResourceManager 就像是一个“总管”，它负责整个Hadoop集群的资源分配工作。就像一个派对的组织者决定每个人应该坐在哪里一样，ResourceManager决定你的计算任务应该在哪里的机器上运行。它还会监督所有任务的运行情况，确保一切都按计划进行。
5.NodeManager (NM)
NodeManager 是每台计算机（节点）上的“助手”。它的主要工作是听ResourceManager的命令，准备和清理任务运行的环境，确保任务能够顺利开始和结束。就像是一个餐厅里的服务员，当有客人点餐时，服务员负责上菜和清理餐桌。
6.JobHistoryServer (JN)
JobHistoryServer 相当于一个“历史记录员”。它的工作是记录所有的计算任务是怎么运行的，结果如何，以及运行过程中发生了什么问题。这样，如果有人想查看过去的任务状态，或者分析为什么某些任务失败了，就可以通过JobHistoryServer找到答案。
总结一下，ResourceManager是指挥官，NodeManager是前线工人，而JobHistoryServer是记录历史的档案管理员。它们一起协作，确保Hadoop集群能够高效、稳定地运行各种计算任务。
