Hadoop架构详解：HDFS与YARN的功能与协作

本资源是一份关于Apache Hadoop Cloudera Administrator Training的教程，重点关注了Hadoop分布式文件系统（HDFS）和YARN集群的结构、功能以及管理。Hadoop集群分为两个主要部分：HDFS集群和YARN资源调度器。 HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop生态系统的核心组件，用于存储海量数据。它具有以下特点： 1. **设计灵感与技术基础**：HDFS是基于Google的GFS（Google FileSystem）开发的，借鉴了其分布式存储和高可用性设计。 2. **核心角色**：HDFS集群中的关键角色包括NameNode（命名节点），负责元数据管理和存储目录树；DataNode（数据节点），存储实际的数据块；以及SecondaryNameNode，作为NameNode的备份，定期同步元数据。 3. **文件操作**：HDFS支持读写文件，通过NameNode协调数据块的分布和访问路径。 4. **内存管理**：NameNode使用内存来维护元数据，如文件系统的目录结构和块位置信息。 5. **安全性**：Hadoop提供文件安全机制，允许用户和应用程序控制对数据的访问权限。 6. **用户界面**：教程介绍了如何使用NameNode的Web界面进行监控和配置，以及使用Hadoop File Shell工具进行文件系统操作。 YARN（Yet Another Resource Negotiator）则负责资源调度，确保任务在集群中高效运行。YARN的主要组件包括： 1. **ResourceManager**：全局资源管理者，负责分配计算资源（如CPU和内存）给各个任务。 2. **NodeManager**：每个节点上的管理器，负责执行和监控在该节点上运行的任务，并向ResourceManager报告资源使用情况。 此外，该教程还强调了Cloudera的Hadoop发行版（CDH），它是一个企业级的、完整的Hadoop生态系统集成，包含了Apache Hadoop及相关项目的预打包和易于部署的版本。CDH提供了RPM和Ubuntu/Debian/SuSE等平台的安装包，方便管理员在不同环境中部署和管理Hadoop集群。 这份文档深入讲解了HDFS的架构和使用，对于理解和管理大规模数据处理环境中的Hadoop集群具有重要的参考价值。