"Hadoop学习手册：开源分布式计算框架及生态系统"

Hadoop是一个开源、高可靠、可扩展的分布式计算框架，主要包含海量数据存储(HDFS)，海量数据分析(MapReduce)，以及分布式资源调度(Yarn)等功能。它是实现云计算的标准开源软件。Hadoop的构造模块包括NameNode、DataNode、Secondary NameNode、JobTracker和TaskTracker。在Hadoop集群中，机器主要分为两类：主节点和从节点。主节点包括NameNode和JobTracker，它们负责系统的管理；从节点包括DataNode和TaskTracker，它们负责具体的计算任务。 NameNode是Hadoop中的一个重要节点，它负责将一个文件分成若干文件块，并记录了HDFS文件系统中的文件块存放在哪些DataNode中。一个Hadoop集群中通常只有一个NameNode节点，且该节点通常不再运行DataNode和TaskTracker服务。NameNode的主要任务是维护文件系统的元数据，包括文件的命名空间、文件的属性以及文件块和DataNode之间的映射关系。它还负责协调整个集群的资源分配情况。 DataNode是Hadoop集群中的从节点，它实际上是负责管理数据的存储和读写的工作节点。DataNode按照主节点的指示，将数据块读取到本地存储设备，并将数据块的副本存储在其他DataNode节点中，以实现数据的冗余备份。DataNode还负责处理客户端的读写请求，提供数据的读取和存储服务。 除了NameNode和DataNode之外，Hadoop集群还包括Secondary NameNode、JobTracker和TaskTracker等节点。Secondary NameNode的主要任务是协助处理NameNode的元数据备份工作，它定期从NameNode上获取元数据的镜像，并将该镜像用于恢复NameNode的状态。JobTracker负责调度和监视MapReduce任务，在集群中分配任务给TaskTracker节点，并协调所有节点之间的任务执行。TaskTracker是在工作节点上运行的守护进程，它负责执行由JobTracker分配的具体任务，如执行Map和Reduce操作。 总的来说，Hadoop是一个分布式计算框架，通过将大规模的数据划分为小块，分别存储在不同的节点上，并通过MapReduce算法进行分布式计算，实现了对海量数据的存储和处理的能力。它的优点在于高可靠性、高性能以及良好的可扩展性，因此在大数据领域得到了广泛的应用。使用Hadoop进行数据处理可以极大地提高数据处理的效率和准确性，为企业和机构的决策提供有力的支持。