Hadoop为分布式系统基础结构
多个服务器共同解决一个问题，进行海量数据的储存和海量数据的分析计算
HDFS架构
NameNode:储存文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间，副本数，文件权限），以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等
DataNode:在本地文件系统储存文件块数据，以及块数据的校验和
Secondary NameNode(2nn):每隔一段时间对NameNode元数据备份
这里NameNode好比具体数据的目录，记录每个数据储存在哪里以及信息，DataNode好比数据的仓库，储存具体的数据，2nn为秘书，作为NameNode备份，防止数据丢失
类比，DataNode好比一个个盒子储存具体数据，NameNode好比这些盒子的名单，对应每个盒子以及盒子里面储存了什么,2nn为NameNode的备份
YARN架构
yarn是资源协调者，作为hadoop的资源管理器
ResourceManger:主管理者，管理所有资源，内存和cpu为所有NodeManger的总和
NodeManger:单个服务结点的服务器资源管理器
ApplicationMaster:单个任务运行的管理
Container:容器，相当于一台独立的服务器，里面封装了任务运行所需要的资源例如内存，cpu等
说明:客户端可以有多个，集群上可以运行多个ApplicationMaster，每个NodeManger上可以有多个Container
MapRedurce架构
主要作用是海量检索数据
把任务分布给多个hadoop结点服务器，Map阶段
这些结点汇总结果，Reduce阶段
HDFS、YARN和MapReduce的关系
当一个client需要进行查询时，会向RescourceManger提交一个任务，RescourceManger将任务给NodeManger，NodeManger开启一个容器Container里面放一个AppMstr，并且回复RescourceManger告之需要多少的资源，然后找到有对应资源的结点并且开启MapTask，分布任务，然后每个MapTask再汇总返回给用户
标签：储存,入门,结点,Hadoop,DataNode,NodeManger,概述,NameNode,数据 From： https://www.cnblogs.com/liyiyang/p/17509534.html