Hadoop精华问答 | NameNode是什么？

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2006年项目成立的一开始,“Hadoop”这个单词只代表了两个组件——HDFS和MapReduce。到现在的13个年头,这个单词代表的是“核心”，今天我们就来看看关于Hadoop的精华问答。

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  Q：NameNode是什么？

A：NameNode 是一个通常在 HDFS 实例中的单独机器上运行的软件。 它负责管理文件系统名称空间和控制外部客户机的访问。NameNode 决定是否将文件映射到 DataNode 上的复制块上。对于最常见的 3 个复制块，第一个复制块存储在同一机架的不同节点上，最后一个复制块存储在不同机架的某个节点上。NameNode本身不可避免地具有SPOF（Single Point Of Failure）单点失效的风险，主备模式并不能解决这个问题，通过Hadoop Non-stop namenode才能实现100% uptime可用时间。

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Q：DataNode如何理解？

A：DataNode 也是一个通常在 HDFS实例中的单独机器上运行的软件。Hadoop 集群包含一个 NameNode 和大量 DataNode。DataNode 通常以机架的形式组织，机架通过一个交换机将所有系统连接起来。Hadoop 的一个假设是：机架内部节点之间的传输速度快于机架间节点的传输速度。

DataNode 响应来自 HDFS 客户机的读写请求。它们还响应来自 NameNode 的创建、删除和复制块的命令。NameNode 依赖来自每个 DataNode 的定期心跳（heartbeat）消息。每条消息都包含一个块报告，NameNode 可以根据这个报告验证块映射和其他文件系统元数据。如果 DataNode 不能发送心跳消息，NameNode 将采取修复措施，重新复制在该节点上丢失的块。

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      Q：如何理解Google集群系统原型？

A：Google的数据中心使用廉价的Linux PC机组成集群，在上面运行各种应用。核心组件是3个：

(a) GFS（Google File System）。一个分布式文件系统，隐藏下层负载均衡，冗余复制等细节，对上层程序提供一个统一的文件系统API接口。Google根据自己的需求对它进行了特别优化，包括：超大文件的访问，读操作比例远超过写操作，PC机极易发生故障造成节点失效等。GFS把文件分成64MB的块，分布在集群的机器上，使用Linux的文件系统存放。同时每块文件至少有3份以上的冗余。中心是一个Master节点，根据文件索引，找寻文件块。详见Google的工程师发布的GFS论文。

(b) MapReduce。Google发现大多数分布式运算可以抽象为MapReduce操作。Map是把输入Input分解成中间的Key/Value对，Reduce把Key/Value合成最终输出Output。这两个函数由程序员提供给系统，下层设施把Map和Reduce操作分布在集群上运行，并把结果存储在GFS上。

(c) BigTable。一个大型的分布式数据库，这个数据库不是关系式的数据库。像它的名字一样，就是一个巨大的表格，用来存储结构化的数据。

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Q：Hadoop1.x与Hadoop2.x的区别？

A：Hadoop2.x中有两个重要的变更：

(a)HDFS的NameNode可以以集群的方式部署，增强了NameNode的水平扩展能力和可用性 

(b)MapReduce将JobTrack中的资源管理及任务生命周期管理（包括定时触发及监控），拆分成两个独立的组件，并更名为YARN

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  Q：Hadoop2.x解决了Hadoop1.x中的哪些问题

A：(a)2.x解决了1.x中的namenode单点故障问题 

(b)解决了namenode内存压力过大难以扩展问题 

(c)解决了JobTrack单点故障问题 

(d)解决了JobTrack访问压力过大问题 

(e)解决了对MapReduce之外的框架支持问题

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