hadoop2.6.0理论：hdfs、yarn、mapreduce的架构

最新推荐文章于 2025-08-10 14:02:43 发布
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#大数据 #运维

本文介绍了HDFS2的主从结构及其组件namenode和datanode的功能，同时还详细阐述了Yarn作为资源调度和管理平台的架构特点，包括ResourceManager和NodeManager的角色划分。

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HDFS2的架构：负责数据的分布式存储

主从结构    

　　主节点，可以有2个: namenode

　　从节点，有很多个: datanode

  namenode负责：    

　　接收用户操作请求，是用户操作的入口    

　　维护文件系统的目录结构，称作命名空间

  datanode负责：存储文件

 

Yarn的架构：资源的调度和管理平台    

主从结构    

  主节点，可以有2个: ResourceManager    

  从节点，有很多个: NodeManager

  ResourceManager负责：

    集群资源的分配与调度

    MapReduce、Storm、Spark等应用，必须实现ApplicationMaster接口，才能被RM管理

  NodeManager负责：

    单节点资源的管理

 

MapRedece的架构：依赖磁盘io的批处理计算模型

主从结构    

  主节点，只有一个: MRAppMaster

     MRAppMaster负责：    

     接收客户提交的计算任务    

     把计算任务分给TaskTrackers执行，即任务调度    

     监控TaskTracker的执行情况

 

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