Hadoop部署实战系统架构

Hadoop是一个开源的大数据处理框架，用于分布式存储和并行计算。部署Hadoop集群通常涉及以下几个关键组件和系统架构：

1. **Hadoop Distributed File System (HDFS)**: HDFS是Hadoop的核心，它是一个高度容错的分布式文件系统，能够存储大量数据，并通过冗余存储保证数据的高可用性。

2. **NameNode**: 名称节点是HDFS的元数据管理器，负责维护文件系统的目录树、命名空间和访问控制信息。

3. **DataNodes**: 数据节点负责存储实际的数据块，它们与NameNode保持心跳，报告其健康状态，并响应客户端的读写请求。

4. **YARN (Yet Another Resource Negotiator)**: YARN是Hadoop 2.0引入的资源管理器，它取代了早期版本中的MapReduce框架，提供了任务调度和资源分配的能力，支持更灵活的工作流管理。

5. **ResourceManager**: 资源管理器管理整个集群的资源，包括资源分配和调度。

6. **NodeManager**: NodeManager负责单个节点的资源管理和应用程序容器的生命周期管理。

7. **MapReduce**或**Spark**: 这是数据处理层，用户编写的应用程序通过这些框架执行数据处理任务。MapReduce是原生的Hadoop处理模型，而Spark提供了更高的性能和交互式计算能力。

在部署过程中，你需要安装Hadoop，配置环境变量，设置集群模式（单机模式、伪分布式模式或完全分布式模式），以及根据需求选择合适的计算框架。此外，监控和日志管理也是部署不可或缺的部分，以便于性能调优和问题排查。