Hadoop jps各个进程的功能解析

一般如果正常启动Hadoop，我们可以在master上通过jps命令看到以下5个daemons:（单机）

[root@master ~]# jps
19803 SecondaryNameNode
19994 TaskTracker
31144 Jps
19571 NameNode
19672 DataNode
19887 JobTracker 

hadoop2.0以后的版本采用的是YARN作为资源管理器，包含了1.x版本的jobtracker和tasktracker功能。

2.0之后的版本，安装成功后namenode节点用jps只会显示以下几个进程：

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，实现了Google的MapReduce编程模型和框架，能够把应用程序分割成许多的 小的工作单元，并把这些单元放到任何集群节点上执行。在MapReduce中，一个准备提交执行的应用程序称为“作业（job）”，而从一个作业划分出 得、运行于各个计算节点的工作单元称为“任务（task）”。此外，Hadoop提供的分布式文件系统（HDFS）主要负责各个节点的数据存储，并实现了 高吞吐率的数据读写。

　　在分布式存储和分布式计算方面，Hadoop都是用从/从（Master/Slave）架构。在一个配置完整的集群上，想让Hadoop这头大 象奔跑起来，需要在集群中运行一系列后台(deamon）程序。不同的后台程序扮演不用的角色，这些角色由NameNode、DataNode、 Secondary NameNode、JobTracker、TaskTracker组成。其中NameNode、Secondary  NameNode、JobTracker运行在Master节点上，而在每个Slave节点上，部署一个DataNode和TaskTracker，以便 这个Slave服务器运行的数据处理程序能尽可能直接处理本机的数据。对Master节点需要特别说明的是，在小集群中，Secondary  NameNode可以属于某个从节点；在大型集群中，NameNode和JobTracker被分别部署在两台服务器上。

1.Namenode

它是Hadoop 中的主服务器，管理文件系统名称空间和对集群中存储的文件的访问。

Namenode 管理者文件系统的Namespace。它维护着文件系统树(filesystem tree)以及文件树中所有的文件和文件夹的元数据(metadata)。管理这些信息的文件有两个，分别是Namespace 镜像文件(Namespace image)和操作日志文件(edit log)，这些信息被Cache在RAM中，当然，这两个文件也会被持久化存储在本地硬盘。Namenode记录着每个文件中各个块所在的数据节点的位置信息，但是他并不持久化存储这些信息，因为这些信息会在系统启动时从数据节点重建。

Namenode结构图课抽象为如图：

客户端(client)代表用户与namenode和datanode交互来访问整个文件系统。客户端提供了一些列的文件系统接口，因此我们在编程时，几乎无须知道datanode和namenode，即可完成我们所需要的功能。

Namenode容错机制

没有Namenode，HDFS就不能工作。事实上，如果运行namenode的机器坏掉的话，系统中的文件将会完全丢失，因为没有其他方法能够将位于不同datanode上的文件块(blocks)重建文件。因此，namenode的容错机制非常重要，Hadoop提供了两种机制。

第一种方式是将持久化存储在本地硬盘的文件系统元数据备份。Hadoop可以通过配置来让Namenode将他的持久化状态文件写到不同的文件系统中。这种写操作是同步并且是原子化的。比较常见的配置是在将持久化状态写到本地硬盘的同时，也写入到一个远程挂载的网络文件系统。

第二种方式是运行一个辅助的Namenode(Secondary Namenode)。 事实上Secondary Namenode并不能被用作Namenode它的主要作用是定期的将Namespace镜像与操作日志文件(edit log)合并，以防止操作日志文件(edit log)变得过大。通常，Secondary Namenode 运行在一个单独的物理机上，因为合并操作需要占用大量的CPU时间以及和Namenode相当的内存。辅助Namenode保存着合并后的Namespace镜像的一个备份，万一哪天Namenode宕机了，这个备份就可以用上了。

但是辅助Namenode总是落后于主Namenode，所以在Namenode宕机时，数据丢失是不可避免的。在这种情况下，一般的，要结合第一种方式中提到的远程挂载的网络文件系统(NFS)中的Namenode的元数据文件来使用，把NFS中的Namenode元数据文件，拷贝到辅助Namenode，并把辅助Namenode作为主Namenode来运行。

2、Secondary NameNode

它不是 namenode 的冗余守护进程，而是提供周期检查点和清理任务。出于对可扩展性和容错性等考虑，我们一般将SecondaryNameNode运行在一台非NameNode的机器上。

Secondary  NameNode是一个用来监控HDFS状态的辅助后台程序。就想NameNode一样，每个集群都有一个Secondary  NameNode，并且部署在一个单独的服务器上。Secondary  NameNode不同于NameNode，它不接受或者记录任何实时的数据变化，但是，它会与NameNode进行通信，以便定期地保存HDFS元数据的 快照。由于NameNode是单点的，通过Secondary  NameNode的快照功能，可以将NameNode的宕机时间和数据损失降低到最小。同时，如果NameNode发生问题，Secondary  NameNode可以及时地作为备用NameNode使用。

NameNode的目录结构如下：
${dfs.name.dir}/current/VERSION
                                         /edits
                                         /fsimage
                                         /fstime

Secondary NameNode的目录结构如下：

${fs.checkpoint.dir}/current/VERSION
                                                    /edits
                                                    /fsimage
                                                    /fstime
                    /previous.checkpoint/VERSION
                                                    /edits
                                                    /fsimage
                                                    /fstime

 

如上图，Secondary NameNode主要是做Namespace image和Edit log合并的。

那么这两种文件是做什么的？当客户端执行写操作，则NameNode会在edit log记录下来，（我感觉这个文件有些像Oracle的online redo logo file）并在内存中保存一份文件系统的元数据。

Namespace image（fsimage）文件是文件系统元数据的持久化检查点，不会在写操作后马上更新，因为fsimage写非常慢（这个有比较像datafile）。

由于Edit log不断增长，在NameNode重启时，会造成长时间NameNode处于安全模式，不可用状态，是非常不符合Hadoop的设计初衷。所以要周期性合并Edit log，但是这个工作由NameNode来完成，会占用大量资源，这样就出现了Secondary NameNode，它可以进行image检查点的处理工作。步骤如下：
（1）       Secondary NameNode请求NameNode进行edit log的滚动（即创建一个新的edit log），将新的编辑操作记录到新生成的edit log文件；
（2）       通过http get方式，读取NameNode上的fsimage和edits文件，到Secondary NameNode上；
（3）       读取fsimage到内存中，即加载fsimage到内存，然后执行edits中所有操作（类似OracleDG，应用redo log），并生成一个新的fsimage文件，即这个检查点被创建；
（4）       通过http post方式，将新的fsimage文件传送到NameNode；
（5）       NameNode使用新的fsimage替换原来的fsimage文件，让（1）创建的edits替代原来的edits文件；并且更新fsimage文件的检查点时间。
整个处理过程完成。
Secondary NameNode的处理，是将fsimage和edites文件周期的合并，不会造成nameNode重启时造成长时间不可访问的情况。

3. DataNode

它负责管理连接到节点的存储（一个集群中可以有多个节点）。每个存储数据的节点运行一个 datanode 守护进程。

Datanode是文件系统的工作节点，他们根据客户端或者是namenode的调度存储和检索数据，并且定期向namenode发送他们所存储的块(block)的列表。

集群中的每个服务器都运行一个DataNode后台程序，这个后台程序负责把HDFS数据块读写到本地的文件系统。当需要通过客户端读/写某个 数据时，先由NameNode告诉客户端去哪个DataNode进行具体的读/写操作，然后，客户端直接与这个DataNode服务器上的后台程序进行通 信，并且对相关的数据块进行读/写操作。

4.NodeManager（NM）

1、是YARN中每个节点上的代理，它管理Hadoop集群中单个计算节点

2、包括与ResourceManger保持通信，监督Container的生命周期管理，

3、监控每个Container的资源使用（内存、CPU等）情况，追踪节点健

4、康状况，管理日志和不同应用程序用到的附属服务（auxiliary service）

5.ResourceManager

 在YARN中，ResourceManager负责集群中所有资源的统一管理和分配，它接收来自各个节点（NodeManager）的资源汇报信息，并把这些信息按照一定的策略分配给各个应用程序（实际上是ApplicationManager）RM与每个节点的NodeManagers (NMs)和每个应用的ApplicationMasters (AMs)一起工作。

    a.NodeManagers 遵循来自ResourceManager的指令来管理单一节点上的可用资源。

    b.ApplicationMasters负责与ResourceManager协商资源与NodeManagers合作启动容器

 6. JobTracker(已淘汰)

JobTracker负责调度 DataNode上的工作。每个 DataNode有一个TaskTracker，它们执行实际工作。

JobTracker和 TaskTracker采用主-从形式，JobTracker跨DataNode分发工作，而TaskTracker执行任务。

JobTracker还检查请求的工作，如果一个 DataNode由于某种原因失败，JobTracker会重新调度以前的任务。

 7. TaskTracker(已淘汰)

TaskTracker与负责存储数据的DataNode相结合，其处理结构上也遵循主/从架构。JobTracker位于主节点，统领 MapReduce工作；而TaskTrackers位于从节点，独立管理各自的task。每个TaskTracker负责独立执行具体的task，而 JobTracker负责分配task。虽然每个从节点仅有一个唯一的一个TaskTracker，但是每个TaskTracker可以产生多个java 虚拟机（JVM），用于并行处理多个map以及reduce任务。TaskTracker的一个重要职责就是与JobTracker交互。如果 JobTracker无法准时地获取TaskTracker提交的信息，JobTracker就判定TaskTracker已经崩溃，并将任务分配给其他 节点处理。