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这篇文章主要介绍“Hadoop NameNode是什么”，在日常操作中，相信很多人在Hadoop NameNode是什么问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Hadoop NameNode是什么”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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"运行Hadoop"是什么意思？
这意味着在网络分布的不同服务器上运行一组守护进程(daemons)。这些守护进程有特殊的角色，一些仅存在于单个服务器上，一些则运行在多个服务器上。
这些角色都有谁？
NameNode（名称节点）
DataNode（数据节点）
Secondary NameNode（次名称节点）
JobTracker（作业跟踪节点）
TaskTracker（任务跟踪节点）
分布式存储采用了神马结构？
分布式存储系统被称为Hadoop文件系统，或简称为HDFS。
Hadoop Distribution File System
Hadoop在分布式计算与分布式存储中都采用了主/从(master/slave)结构。
NameNode是什么，干啥的？
Hadoop守护进程中最重要的一个。
NameNode位于HDFS的主端，它指导从端的DataNode执行底层的I/O任务。
NamNode跟踪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。
运行NameNode消耗大量的内存和I/O资源。因此，为了减轻机器的负债，驻留NameNode的服务器通常不会存储用户数据或者执行MapReduce程序的计算任务。这意味着NameNode服务器不会同时是DataNode或者TaskTracker
不过NameNode的重要性也带来了一个负面影响-Hadoop集群的单点失效。对于任何其他的守护进程，如果它们所驻留的节点发生软件或硬件失效，Hadoop集群很可能还会继续平稳运行，不然你还可以快速重启这个节点。但这样的方法并不适用于NameNode。
DataNode是什么，干啥的？
每个从节点会驻留一个DataNode守护进程，来执行分布式文件系统的繁重工作-将HDFS数据块读取或者写入到本地文件系统的实际文件中。
当对HDFS文件进行读写时，文件被分割为多个块，由NameNode告知客户端每个数据块驻留在哪个DataNode。客户端直接与DataNode守护进程通信，来处理与数据块相对应的本地文件。而后，DataNode会与其他DataNode进行通信，复制这些数据块以实现冗余。
NameNode和DataNode交互？
在HDFS中交互，NameNode跟踪文件的元数据。
NameNode持有的文件的元数据是？
描述系统中所包含的文件以及每个文件如何被分割为数据块。DataNode提供数据块的备份存储，并持续不断地向NameNode报告，以保持元数据为最新状态。
DataNode上的文件存储是怎么存的？
在HDFS上文件是被分成数据块存储的，默认大小（64MB），由NameNode指定这些文件块存储在哪些DataNode中，每个文件块默认有3个副本，确保如果一个DataNode垮掉，数据不会丢失。初始化时，每个DataNode将当前存储的数据块告知NameNode，初始化完成之后，DataNode也会不断的更新本地信息给NameNode，并接收指令。
Secondary NameNode是干什么的？
Secondary NameNode（SNN）是一个用于监测HDFS集群状态的辅助守护进程。就像NameNode一样，每个集群有一个SNN，它通常也独占一台服务器，该服务器不会运行其他的DataNode或TaskTacker守护进程。SNN与NameNode的不同在于它不接收或记录HDFS的任何实时变化。相反，它与NameNode通信，根据集群所配置的时间间隔获取HDFS元数据快照。
如前所述，NameNode是Hadoop集群的单一故障点，而SNN的快照可以有助于减少停机的时间并降低数据丢失的风险。然而，NameNode的失效处理需要人工干预，即手动地重新配置集群，将SNN用作主要得NameNode。
JobTracker是什么？
JobTracker守护进程是应用程序和Hadoop之间的纽带。
JobTracker做了些什么？
一旦提交代码到集群上，JobTracker就会确定执行计划，包括决定处理哪些文件、为不同的任务分配节点以及监控所有任务的运行。如果任务失败，JobTacker将自动重启任务，但所分配的节点可能会不同，同时受到预定义的重试次数限制。
一个Hadoop集群有几个JobTracker的守护进程？
每个Hadoop集群只有一个JobTracker守护进程，它通常运行在服务器集群的主节点上。
TaskTracker是什么？
与存储的守护进程一样，计算的守护进程也遵循主/从架构：JobTracker作为主节点，检测MapReduce作业的整个执行过程，同时，TaskTracker管理各个任务在每个从节点上的执行情况。
每个TaskTracker负责执行由JobTracker分配的单项任务。虽然每个从节点上仅有一个TaskTracker，但每个TaskTracker可以生产多个JVM(Java虚拟机)来并行地处理许多map或reduce任务。
TaskTracker的一个职责是持续不断地与JobTracker通信。如果JobTracker在指定得时间内没有收到来自TaskTracker的"心跳"，它会假定TaskTracker已经崩溃了，进而重新提交相应的任务到集群中的其他节点。
JobTracker是如何调用TaskTracker的？
JobTracker和TaskTracker的交互，当客户端调用JobTracker来启动一个数据处理作业时，JobTacker会将工作切分，并分配不同的map和reduce任务到集群中的每个TaskTracker上。
一个典型的Hadoop拓扑结构特点是？
在主节点上运行NameNode和JobTracker的守护进程，并使用独立的节点运行SNN以防主节点失效。在小型集群中，SNN也可以驻留在某一个从节点上，而在大型集群中，连NameNode和JobTracker都会分别驻留在两台机器上。每个从节点均驻留一个DataNode和TaskTracker，从而在存储数据的同一节点上执行任务。
到此，关于“Hadoop NameNode是什么”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！