Hadoop入门实践之构造模块上一篇文章主要使用使用Hadoop编写了一个单词计数程序，接下来将从Hadoop整体上学
Hadoop入门实践之构造模块
上一篇文章主要使用使用Hadoop编写了一个单词计数程序，接下来将从Hadoop整体上学习Hadoop的部署结构，模块的构造等。
Hadoop组成Hadoop由Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS）和MapReduce编程框架组成。HDFS实现了类似与GFS（Google File System）的功能，专为MapReduce这类框架下的大规模分布式数据库而设计，使用HDFS可以不考虑分布式文件系统的细节，就如使用在文件系统中处理单个文件一样。MapReduce是一个数据处理模型，它建立在HDFS之上，数据处理原语称为mapper和reducer，使用MapReduce最简单的情况仅需实现mapper和reducer，然后提交给MapReduce服务器进行处理。mapper主要负责以关键字（key）对数据进行归类，然后发送给reducer，reducer接收到mapper处理的数据之后，再进行汇总，由于同时运行mapper和reducer的可能有多台机器，所以在mapper将数据发送给reducer的过程中会根据mapper处理的每条数据的key值进行数据重排，将具有相同key值的数据发送给同一个reducer以便reducer进行汇总。
在WordCount程序中先从文件中读取的每条数据，再以word为单位进行分割，然后传递给mapper，mapper将每个单词的数量记为1，然后封装成一条记录，传递给reducer，此时可能有多台机器同时运行mapper，所以同一个word可能出现在多台机器上，在mapper统计结束之后，再根据每个word，将相同word的记录传递给同一个reducer，然后reducer对每个word出现的次数进行汇总。这就是MapReduce的运行过程，这整个过程都运行在HDFS之上。下面是我看到的一个简单的形象描述MapReduce的示例图片：
Hadoop守护进程Hadoop是一个分布式的处理框架，所以只有在集群中才能发挥Hadoop的最大价值，它以HDFS作为其文件系统，HDFS就是建立在操作系统的文件系统之上的分布式文件系统，部署在一个庞大的集群中，那么在这个集群中，各个结点如何通讯协作呢？Hadoop的开发者设计了结点：
NameNode 名字结点DataNode 数据结点Secondary NameNode 次名字结点JobTracker 作业跟踪结点TaskTracker 任务跟踪结点
其中NameNode，DataNode和Second NameNode逻辑上属于HDFS，JobTracker和TaskTracker主要逻辑上属于MapReduce，Hadoop就是通过这些结点的协作，保证了整个集群的运行。下面来看看各个结点的作用：
NameNodeHadoop在其分布式计算（MapReduce）与分布式存储（HDFS）中都采用了主从结构，在HDFS集群中，NameNode是主端，DataNode是从端。NameNode主要存储HDFS中的元数据，它指导从端DataNode执行底层的IO任务，将数据存储在DataNode上。
DataNodeDataNode用于将HDFS数据块读取或者写入到本地文件系统的实际文件中去，当客户端需要对HDFS文件进行读写时，文件会被分割为多个块，由NameNode告知客户端每个数据块驻留在哪个DataNode上，客户端知道数据块存储的DataNode之后就直接与DataNode进行通信，来处理与数据块相对应的本地文件，DataNode再与其他DataNode通信，复制这些数据块以实现荣誉，最后对数据块的描述信息都存储在NameNode中。
对于NameNode和DataNode的关系，以WordCount程序的文件存储过程来说明。在WordCount程序中，当开作业始执行之后，客户端按照配置文件中指定的配置信息，将大文件分割成小文件块，告诉NameNode文件块的大小和副本数量（通常是3个），NameNode就在HDFS的集群中寻找几个DataNode，这几个DataNode与客户端的距离是递增的，并且将这几个DataNode的地址信息返回给客户端，客户端接收到DataNode的地址之后，就将要写入到HDFS中的数据块发送给离它最近的DataNode1，在客户端发送数据的同时，接收数据的DataNode1给与其距离最小的DataNode2发送数据，就这样，每个DataNode在接收数据的同时给离它最近的还未接收数据的DataNode发送数据。一旦一个数据块在要备份到的DataNode中传送完成后，DataNode将数据块的信息发送给NameNode，NameNode存储了数据块的路径，大小，访问权限等信息，NameNode再将传送完成的信息发送给客户端。对于大文件的每一个数据块都执行上述过程。
Secondary NameNodeSecondary NameNode(SNN)是一个用于监测HDFS集群状态的辅助守护进行，它与NameNode进行通信，根据集群所配置的时间间隔获取HDFS元数据的快照。SNN定期清理NameNode上文件系统的状态信息，使之紧凑，帮助NameNode变得更有效率。
JobTrackerJobTracker用于应用程序执行Hadoop，一旦提交代码到集群上，JobTracker就会确定执行计划，包括决定处理哪些文件，为不同的任务分配结点以及监控所有任务的运行。如果任务执行失败，JobTracker将自动重启任务，但分配的结点可能不同。JobTracker与TaskTracker一起组成Hadoop执行分布式计算的主从结构，JobTracker作为主结点，监测MapReduce作业的整个执行过程。
TaskTracker每个从结点上都有一个TaskTracker，主要用于管理各个任务在从结点上的执行情况，负责执行由JobTracker分配的单项任务。TaskTracker持续不断的与JobTracker通信，如果JobTracker在指定时间内没有收到来自TaskTracker的"心跳"，则会假定这个TaskTracker已经崩溃，进而重新提交任务到集群中的其他结点。
下图描述了JobTracker与TaskTracker的交互过程
下图十一个典型的Hadoop集群的拓扑图。
