Hadoop架构——《实战Hadoop》抄书笔记【1】

　　Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，实现了Google的MapReduce编程模型和框架，能够把应用程序分割成许多的小的工作单元，并把这些单元放到任何集群节点上执行。在MapReduce中，一个准备提交执行的应用程序称为“作业（job）”，而从一个作业划分出得、运行于各个计算节点的工作单元称为“任务（task）”。此外，Hadoop提供的分布式文件系统（HDFS）主要负责各个节点的数据存储，并实现了高吞吐率的数据读写。

　　在分布式存储和分布式计算方面，Hadoop都是用从/从（Master/Slave）架构。在一个配置完整的集群上，想让Hadoop这头大象奔跑起来，需要在集群中运行一系列后台(deamon）程序。不同的后台程序扮演不用的角色，这些角色由NameNode、DataNode、Secondary NameNode、JobTracker、TaskTracker组成。其中NameNode、Secondary NameNode、JobTracker运行在Master节点上，而在每个Slave节点上，部署一个DataNode和TaskTracker，以便这个Slave服务器运行的数据处理程序能尽可能直接处理本机的数据。对Master节点需要特别说明的是，在小集群中，Secondary NameNode可以属于某个从节点；在大型集群中，NameNode和JobTracker被分别部署在两台服务器上。

　　

图1.Hadoop主从节点结构分解

1.NameNode

　　NameNode是HDFS的守护程序，负责记录文件时如何分割成数据块的，以及这些数据块分别被存储在哪些数据节点上。它的主要功能是对内存及I/O的集中管理。

　　一般来说，NameNode所在的服务器不存储任何用户信息或执行计算任务，以避免这些程序降低服务器的性能。如果其他从服务器宕机，Hadoop集群仍旧可以继续运作，或者快速重启。但是，由于NameNode是Hadoop集群中的单点，一旦NameNode服务器宕机，整个系统将无法运转。

 

2.DataNode

　　集群中的每个服务器都运行一个DataNode后台程序，这个后台程序负责把HDFS数据块读写到本地的文件系统。当需要通过客户端读/写某个数据时，先由NameNode告诉客户端去哪个DataNode进行具体的读/写操作，然后，客户端直接与这个DataNode服务器上的后台程序进行通信，并且对相关的数据块进行读/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。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。

4.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。

5.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。