hadoop集群结构

Hadoop集群结构是由多个节点组成的散布式计算系统。它包括以下几个组件：

1. NameNode（主节点）：负责管理全部集群的元数据，包括文件系统的命名空间、文件的目录结构、权限信息等。NameNode将元数据存储在内存中，并定期将其写入磁盘持久化。
2. DataNode（数据节点）：负责存储实际的数据块。每一个DataNode都包括了一部份数据块，并定期向NameNode报告自己的存储容量和健康状态。
3. JobTracker（作业跟踪器）：负责接收客户端提交的MapReduce作业，并将作业分解成多个任务（TaskTracker）并分配给可用的节点履行。JobTracker还负责监控任务的履行状态和进度，并重新分配失败的任务。
4. TaskTracker（任务跟踪器）：负责接收JobTracker分配的任务，并在本地节点上履行。TaskTracker会定期向JobTracker报告任务的状态，并接收JobTracker的指令。
5. Secondary NameNode（辅助主节点）：负责定期合并NameNode的编辑日志和内存镜像，并生成新的镜像文件。这样可以帮助加速NameNode的恢复进程，减小数据丢失的风险。
6. Client（客户端）：通过Hadoop提供的API向集群提交作业，并获得履行结果。客户端可以是任何能够与Hadoop集群通讯的计算机。

这些组件通过网络相互通讯，共同协作完成数据存储和计算任务。Hadoop集群的范围可以根据需求进行扩大，从几个节点到数千个节点不等。