Hadoop学习笔记（一）Hadoop的组成_hadoop节点cpu

1. HDFS

NameNode用于记录整个数据的存储情况，具体的数据存储在各个Hadoop节点中，每个Hadoop的节点可以称为DataNode。假设Hadoop1到Hadoop100的机器每个都有1T的容量。那么一共就可以存储100T的数据。

1. NameNode(nn)：存储文件的元数据，比如文件名、文件目录结构，文件属性等，还有每个文件的块列表与块所在的DataNode。
2. DataNode(dn)：存储文件快数据，以及块数据的校验和。
3. Secondary NameNode(2nn)：每隔一段时间对NameNode元数据进行备份。

2. YARN

Yarn 是Hadoop的资源管理器，主要管理的是CPU与内存。主要有两个模块。

1. Resource Manager
   管理着所有Hadoop节点的资源。
2. Node Manager
   只负责管理某一个节点的资源。

3. MapReduce

MapReduce是一种编程模型。这个模型的核心步骤主要分两部分：Map（映射）和Reduce（归约）。 比如：从100T的文件当中，找到名称为“cat.mp4” 的视频。

4. HDFS、Yarn、MapReduce三者关系

1. 当一个任务进行提交之后，由 Resource Manager（Yarn） 进行分配到 Node Manager 并创建一个包含 Application Master 的 Container
2. Application Master 会向 Resource Manager 申请资源，用于运行提交的任务。Application Master 申请到资源会在有资源的节点中创建包含 MapTask 的 Container （此时进入到 MapReduce 的Map阶段）。
3. Map阶段结束之后，会在一个 DataNode 中开启一个包含 Reduce Task 的 Container，进行结果的汇总。然后存入磁盘当中。

Yarn 用于分配资源，MapReduce用于对任务进行计算。前两者操作的数据都在 HDFS 当中存储

5. 大数据生态体系

参考：
尚硅谷Hadoop教程 ： https://www.bilibili.com/video/BV1Qp4y1n7EN
知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/54994736