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1 Hadoop基本架构
Hadoop由两部分组成，分别是分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce。
在Hadoop中，MapReduce底层的分布式文件系统是独立模块，用户可按照约定的一套接口实现自己的分布式文件系统，然后经过简单的配置后，存储在该文件系统上的数据便可以被MapReduce处理。
Hadoop默认使用的分布式文件系统是HDFS（Hadoop Distributed File System）。
2 HDFS架构
HDFS是一个具有高容错性的分布式文件系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问。
2.1 HDFS基本组成
HDFS的架构如下图所示：
2.2 各部分详解
1.Client
Client代表用户，通过与NameNode和DataNode交互访问HDFS中的文件。Client提供了一个文件系统接口供用户调用。
2.NameNode
在整合Hadoop集群中，NameNode只有一个，它是整个系统的“大大管家”，
它的主要功能如下：
- 负责管理HDFS的目录树和相关文件元数据信息
这些信息以fsimage（HDFS元数据镜像文件）和editlog（HDFS文件改动日志）两种文件的形式存放在本地磁盘，当HDFS重启时重新构造出来。
- 负责监控各个DataNode的健康状态
3.Secondary NameNode
Secondary NameNode，字如其名，它作为NameNode的得力“助手”，作用于本地磁盘与NameNode之间，负责定期将NameNode管理的两个文件–fsimage和editlog合并，并将它们传输给NameNode。
4.DataNode
从master/slave的角度来看，每一个slave节点上都会安装一个DataNode，它负责实际的、具体的数据存储，并将数据定期传输给NameNode。
即DataNode是数据存储的基本单位。