active/standby 描述的是namenode节点的状态
leader，follow zookeeper zkServer.sh 的状态
hdfs（文件系统） namenode : 50070
datenode : 启动的节点（50.96G）
启动：sbin/hadoop-daemon.sh start/stop name/datenode
上传: bin/hdfs dfs –put 文件（路径） / (位置)
下载： -get /（文件路径）
删除： -rm –R / （文件或文件夹路径）
hadoop (集群): start/stop-all.sh 启动/停止所有以.sh结尾的进程
mapreduce: hadoop jar jar包名称 /user/input/ (要执行的文件路径)
/user/phoneout1/ (输出文件路径)
yarn（资源管理） resourcemananger : 8088
nodemananger
启动：sbin/yarn-daemon.sh start/stop resource/nodemanager
Zookeeper(集群) : 监视hadoop集群运行，zookeeper集群主要功能是实现少量数据（namenode里的元数据）的分布式同步管理
集群规划：在3个节点上配置zookeeper，一个leader两个follow
启动/停止：bin/zkServer.sh start/stop
High Available(高可用)：
已知导致服务可靠性不高的原因是namenode节点宕(dang:四声，死机)机，那么怎么才能避免这个namenode节点宕机呢？
一个容易想到的解决方案是部署两台namenode节点，形成主备模式（active/standby模式），这样一旦active节点宕机，standby节点立即切换到active模式。
在各个NameNode节点上启动先在哪台机器启动，哪个机器的NameNode就是Active NameNode
sbin/hadoop-daemon.sh start zkfc （从standBy到active）
响应客户端请求的是active节点，因此只有active节点保存了最新的元数据。元数据分为两部分，一部分是刚写入新的元数据（edits），另一部分是合并后的较旧的（fsimage）。HA机制解决同步问题的方法是将active节点新写入的edits元数据放在zookeeper集群上（zookeeper集群主要功能是实现少量数据的分布式同步管理），standby节点在active节点正常情况下只需要将zookeeper集群上edits文件同步到自己的fsimage中就可以。
hadoop框架为这个集群专门写了个分布式应用qjournal（依赖zookeeper实现），实现qjournal的节点称为journalnode。
如何避免脑裂?
standby namenode感知到主用节点出现异常后并不会立即切换状态，zkfc会首先通过ssh远程杀死active节点的 namenode进程（kill -9 进程号）。但是（这样还不行，惊讶），如果kill指令没有执行成功咋办？？如果在一段时间内没有收到执行成功的回执，standby节点会执行一个自定义脚本，尽量保证不会出现脑裂问题！这个机制在hadoop中称为fencing（包括ssh发送kill指令，执行自定义脚本两道保障