Hadoop 3.x平台搭建指南与关键命令解析

本文档深入探讨了Hadoop 3.x平台的架构和配置，主要关注Hadoop分布式文件系统（HDFS）、资源管理和调度框架YARN以及MapReduce计算模型之间的关系。以下是关键知识点的详细解析： ### 1. HDFS架构概述 - **NameNode**: 是HDFS的核心组件，它负责存储文件的元数据，包括文件名、目录结构和属性。NameNode扮演着类似文件系统的根目录角色，管理着整个集群的文件命名空间。 - **DataNode**: 负责存储实际的数据块，并维护块的副本。当一个文件被分割成多个数据块时，DataNode会根据NameNode的指示存储这些块，并确保数据的冗余性，以提高可靠性。 - **SecondaryNameNode**: 作为NameNode的备份，定期与主NameNode同步元数据，防止数据丢失。它执行周期性的元数据合并操作，帮助维护系统的完整性。 ### 2. YARN架构概述 - **ResourceManager (RM)**: 是YARN的全局资源管理者，负责整个集群的资源分配和调度。它监控和控制作业的生命周期，确保资源的有效利用。 - **NodeManager (NM)**: 单个节点上的资源管理者，负责与RM通信，管理该节点上的容器资源，并执行应用程序请求的任务。 - **ApplicationMaster (AM)**: 每个应用程序实例的领导者，与RM交互并管理其在YARN上的运行容器（Container）。 - **Container**: 可以看作是虚拟化的计算单元，包含一定的内存、CPU、磁盘和网络资源，用于运行用户提交的应用程序任务。 ### 3. MapReduce架构概述 - **Map**: 这一阶段将输入数据分成多个小部分，通过并行处理在多个TaskTracker上执行，生成中间键值对。 - **Reduce**: 在Map阶段结束后，Reduce阶段接收并聚合中间结果，生成最终的输出。 ### 4. HDFS、YARN和MapReduce的关系 - HDFS提供持久化的存储，为YARN中的应用程序提供数据访问，而YARN通过其资源管理机制支持MapReduce任务的调度和执行。 ### 5. 学习思路 - 了解HDFS的基本工作原理和组件后，可以进一步深入YARN的学习，掌握资源管理和任务调度，最后理解MapReduce如何在上述体系中实现数据处理流程。 ### SCP & rsync命令 - SCP (Secure Copy) 是一种安全的文件传输协议，用于在本地和远程主机之间复制文件或目录，语法为`scp -r $pdir/$fname user@$host:$pdir/$f`。 - Rsync (Remote Sync) 是一个更强大的文件同步工具，不仅用于文件复制，还能同步文件差异，命令格式为`rsync -r $pdir/$fname user@$host:$pdir/$f`。 这篇文档旨在帮助读者系统地理解和安装配置Hadoop 3.x，熟悉其关键组件的功能，以及如何利用这些工具进行数据处理和文件传输。通过掌握这些知识点，读者可以有效地进行大数据处理和集群管理。