namenod工作机制

NameNode 是 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）的核心组件之一，它主要负责管理 HDFS 的文件系统命名空间和文件数据块的映射信息。那么，NameNode 的工作机制是什么呢？

首先，NameNode 会将文件系统命名空间和文件数据块的映射信息存储在内存中，以便快速响应客户端的请求。同时，NameNode 还会将这些映射信息写入到磁盘上的命名空间镜像文件和编辑日志文件中，以实现持久化存储。当 NameNode 启动时，它会从命名空间镜像文件中加载文件系统的命名空间信息，然后再读取编辑日志文件中的操作记录，将其应用到内存中的命名空间映射信息中，以恢复出文件系统的最新状态。

其次，NameNode 还会定期将内存中的命名空间信息写入到磁盘上的命名空间镜像文件和编辑日志文件中，以实现持久化存储。同时，NameNode 还会定期从编辑日志文件中读取操作记录，将其应用到内存中的命名空间映射信息中，以保证磁盘上的命名空间信息与内存中的命名空间信息一致。

最后，NameNode 还会管理 HDFS 中的数据块，它会维护一个数据块到数据节点的映射表，并且定期向数据节点发送心跳信息，以检测数据节点的健康状态。当客户端请求读取数据块时，NameNode 会根据数据块到数据节点的映射表，将数据块的位置信息返回给客户端，客户端再通过与数据节点的交互，获取所需的数据块。当客户端请求写入数据块时，NameNode 会根据一定的策略，选择一些数据节点作为数据块的副本节点，并将数据块到副本节点的映射关系存储在内存中，以便后续的读写操作。

相关问题

hadoop: ssh: Could not resolve hostname hadoop: Name or service not known Stopping secondary namenod

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和处理。它基于Google的MapReduce和Google文件系统（GFS）的概念而构建，可以在集群中并行处理大量数据。

Hadoop的核心组件包括：
1. Hadoop分布式文件系统（HDFS）：用于存储大规模数据集的分布式文件系统。
2. Hadoop YARN：资源管理器，用于管理集群中的计算资源。
3. Hadoop MapReduce：分布式计算框架，用于并行处理大规模数据集。

关于你提到的错误信息"ssh: Could not resolve hostname hadoop: Name or service not known"，这是由于无法解析主机名"hadoop"导致的。可能是由于网络配置问题或者主机名不存在导致的。你可以检查网络配置和主机名是否正确，并确保能够正确解析主机名。

至于"Stopping secondary namenod"，这是Hadoop中次要NameNode停止的提示信息。次要NameNode是Hadoop中的一个组件，用于辅助主要NameNode进行元数据备份和合并工作。当次要NameNode停止时，会显示该信息。