本篇教程探讨了大数据技术学习笔记（2）Apache Hadoop的体系结构，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据技术的理解更加深入。

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一.分布式存储

    NameNode（名称节点）

　　　　1.维护HDFS文件系统，是HDFS的主节点。

　　　　2.接收客户端的请求：上传、下载文件、创建目录等。

 

 

 

 

　　　　3.记录客户端操作的日志（edits文件），保存了HDFS最新的状态

　　　　　　1）Edits文件保存了自最后一次检查点之后所有针对HDFS文件系统的操作，比如：增加文件、重命名文件、删除目录等

　　　　　　2）保存目录：$HADOOP_HOME/tmp/dfs/name/current

 

　　　　可以使用 hdfs oev -i 命令将日志（二进制）输出为 XML文件

 　　　　hdfs oev -i  edits_inprogress_0000000000000005499  -o ~/temp/log.xml

　　　　4.维护文件元信息，将内存中不常用的文件元信息保存在硬盘上（fsimage文件）

　　　　　　1）fsimage是HDFS文件系统存于硬盘中的元数据检查点，里面记录了自最后一次检查点之前HDFS文件系统中所有目录和文件的序列化信息

　　　　　　2）保存目录：edits

     　　　　  3）可以使用 hdfs oev -i 命令将日志（二进制）输出为 XML文件

    DataNode（数据节点）

　　　　1.以数据块为单位，保存数据

　　　　　　　1）Hadoop1.0的数据块大小：64M

　　　　　　    2）Hadoop2.0的数据库大小：128M

　　　　  2.在全分布模式下，至少两个DataNode节点

                3.数据保存的目录：由 hadoop.tmp.dir 参数指定

    Secondary NameNode（第二名称节点）

　　　　1.主要作用：合并日志

　　　　2.合并时机：HDFS发出检查点的时候

　　　　3.日志合并过程：

    HDFS存在的问题

　　　　1）NameNode单点故障问题

  　　　　　解决方案：Hadoop2.0中，使用Zookeeper实现NameNode的HA功能

　　　　2）NameNode压力过大，且内存受限，影响系统扩展性

　　　　　解决方案：Hadoop2.0中，使用NameNode联盟实现水平扩展

二.YARN：分布式计算（MapReduce）

　　

    ResourceManager（资源管理器）

 　　　　1.接收客户端的请求，执行任务

　　　　 2.分配资源

　　　　 3.分配任务

    NodeManager（节点管理器：运行任务 MapReduce）

　　　从 DataNode上获取数据，执行任务

 

三.HBase的体系结构

　　    

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