二丶存储+分析处理信息MapReduce内部原理

原则：移动的是算法而不是数据


我现在是学生现在想要访问学校的学生大数据中心，这个时候我想要学生的年龄统计信息。
这个时候我们输入下载命令去获取我们想要的信息（可能我这个学生就是一个输入命令的程序员），
输入下载命令后，我们客户端会发送信号给ResourceManager告诉它我想要获取这些数据，
然后ResourceManager收到信息返回给客户端，
同时将我的这个需求作为任务分配给存储这些数据块的NodeManager和调用适当的算法也传给这些被分配任务的NodeManager。
之后NodeManager通过调配的算法去分析它存储的数据块，得出结果数据块，这个时候把结果数据块按照数据块本身标志的顺序将这些处理好的数据库拼接好，最后传给我的电脑上这个时候我得到了我想要的文件。

ResourceManager他还具有防止宕机的作用，他会向去检查是否有NodeManager处于关机状态，如果出现宕机或者该NodeManager CPU处理数据的能力不足，那么它会将宕机的NodeManager 原本处理的数据块的任务分配给拥有该数据库的备份的NodeManager中，CPU拥堵也是同样的原理
注：NodeManager和NameNode其实可以是同一组电脑组，但是DataName和ResourceManager却不能是同一台主控主机，因为DataName的CPU运用率比较高，不能同时兼任ResourceManager的时候它还仍需要一名小密SecondaryDataName来辅佐它。