hadoop需要启动哪些进程（hadoop启动三种命令）

## Hadoop 进程启动详解### 简介Hadoop 作为分布式计算框架，由多个独立运行的进程组成。这些进程协同工作，共同完成数据存储、处理和分析任务。本文将深入介绍 Hadoop 中不同角色所需的进程，并解释它们的职责和工作原理。### Hadoop 进程分类Hadoop 的进程可以分为两大类：1.

NameNode 和 DataNode：

负责存储和管理文件系统，构成 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 的核心。 2.

JobTracker 和 TaskTracker：

负责管理和执行用户提交的 MapReduce 任务，构成了 Hadoop 的计算引擎。### HDFS 进程#### 1. NameNode

职责：

管理文件系统的命名空间，记录每个文件和目录的元数据信息，例如文件大小、权限、块信息等。

负责分配文件块到不同的 DataNode 上。

处理客户端对文件的读写请求。

管理 DataNode 的心跳和数据块复制。

进程类型:

只有一个 NameNode 实例，通常运行在独立的服务器上。

重要文件：

fsimage: 存储文件系统元数据快照，用于快速恢复。

editlog: 记录文件系统元数据的更新操作，用于恢复 NameNode 状态。

启动命令：

```bashhadoop namenode -format # 格式化 NameNodehadoop namenode -bootstrapStandby # 初始化 Standby NameNodehadoop namenode -daemon start # 启动 NameNode```#### 2. DataNode

职责：

存储文件数据块。

接收 NameNode 的指令，进行数据块复制和删除操作。

向 NameNode 发送心跳信息，报告自身状态。

进程类型:

多个 DataNode 实例，分布在集群中的不同节点上。

重要文件:

数据块文件：存储实际的数据内容。

启动命令：

```bashhadoop datanode -daemon start # 启动 DataNode```### MapReduce 进程#### 1. JobTracker

职责：

接收用户提交的 MapReduce 任务。

将任务切分成 Map 任务和 Reduce 任务，并分配到不同的 TaskTracker 上执行。

监控任务执行状态，处理任务失败重试。

收集任务的执行结果，并汇总到最终结果。

进程类型:

只有一个 JobTracker 实例，通常运行在独立的服务器上。

重要文件:

任务元数据信息：存储任务状态、执行进度等。

启动命令：

```bashhadoop jobtracker -daemon start # 启动 JobTracker```#### 2. TaskTracker

职责：

接收 JobTracker 分配的任务。

执行 Map 任务和 Reduce 任务。

向 JobTracker 报告任务执行状态。

进程类型:

多个 TaskTracker 实例，分布在集群中的不同节点上。

启动命令：

```bashhadoop tasktracker -daemon start # 启动 TaskTracker```### YARN 进程在 Hadoop 2.x 版本中，引入了 Yet Another Resource Negotiator (YARN) 作为新的资源管理框架，取代了 JobTracker 和 TaskTracker。YARN 将资源管理和任务调度分离，提高了集群的效率和灵活性。#### 1. ResourceManager

职责：

管理集群资源，例如 CPU、内存、磁盘等。

接收用户提交的应用程序。

将应用程序分配到不同的 NodeManager 上运行。

监控应用程序的运行状态，处理应用程序失败重试。

进程类型:

只有一个 ResourceManager 实例，通常运行在独立的服务器上。#### 2. NodeManager

职责：

管理单个节点上的资源，例如 CPU、内存、磁盘等。

接收 ResourceManager 的指令，执行应用程序的容器。

监控应用程序的运行状态，报告运行状态给 ResourceManager。

进程类型:

多个 NodeManager 实例，分布在集群中的不同节点上。### 总结Hadoop 的进程体系是一个复杂而高效的系统，每个进程都扮演着重要的角色。了解这些进程及其职责有助于我们更好地理解 Hadoop 的工作原理，并有效地管理 Hadoop 集群。

Hadoop 进程启动详解

简介Hadoop 作为分布式计算框架，由多个独立运行的进程组成。这些进程协同工作，共同完成数据存储、处理和分析任务。本文将深入介绍 Hadoop 中不同角色所需的进程，并解释它们的职责和工作原理。

Hadoop 进程分类Hadoop 的进程可以分为两大类：1. **NameNode 和 DataNode：** 负责存储和管理文件系统，构成 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 的核心。 2. **JobTracker 和 TaskTracker：** 负责管理和执行用户提交的 MapReduce 任务，构成了 Hadoop 的计算引擎。

HDFS 进程

1. NameNode* **职责：*** 管理文件系统的命名空间，记录每个文件和目录的元数据信息，例如文件大小、权限、块信息等。* 负责分配文件块到不同的 DataNode 上。* 处理客户端对文件的读写请求。* 管理 DataNode 的心跳和数据块复制。 * **进程类型:** 只有一个 NameNode 实例，通常运行在独立的服务器上。 * **重要文件：** * fsimage: 存储文件系统元数据快照，用于快速恢复。* editlog: 记录文件系统元数据的更新操作，用于恢复 NameNode 状态。 * **启动命令：**```bashhadoop namenode -format

格式化 NameNodehadoop namenode -bootstrapStandby

初始化 Standby NameNodehadoop namenode -daemon start

启动 NameNode```

2. DataNode* **职责：*** 存储文件数据块。* 接收 NameNode 的指令，进行数据块复制和删除操作。* 向 NameNode 发送心跳信息，报告自身状态。 * **进程类型:** 多个 DataNode 实例，分布在集群中的不同节点上。 * **重要文件:** * 数据块文件：存储实际的数据内容。 * **启动命令：**```bashhadoop datanode -daemon start

启动 DataNode```

MapReduce 进程

1. JobTracker* **职责：*** 接收用户提交的 MapReduce 任务。* 将任务切分成 Map 任务和 Reduce 任务，并分配到不同的 TaskTracker 上执行。* 监控任务执行状态，处理任务失败重试。* 收集任务的执行结果，并汇总到最终结果。 * **进程类型:** 只有一个 JobTracker 实例，通常运行在独立的服务器上。 * **重要文件:*** 任务元数据信息：存储任务状态、执行进度等。 * **启动命令：**```bashhadoop jobtracker -daemon start

启动 JobTracker```

2. TaskTracker* **职责：*** 接收 JobTracker 分配的任务。* 执行 Map 任务和 Reduce 任务。* 向 JobTracker 报告任务执行状态。 * **进程类型:** 多个 TaskTracker 实例，分布在集群中的不同节点上。 * **启动命令：**```bashhadoop tasktracker -daemon start

启动 TaskTracker```

YARN 进程在 Hadoop 2.x 版本中，引入了 Yet Another Resource Negotiator (YARN) 作为新的资源管理框架，取代了 JobTracker 和 TaskTracker。YARN 将资源管理和任务调度分离，提高了集群的效率和灵活性。

1. ResourceManager* **职责：*** 管理集群资源，例如 CPU、内存、磁盘等。* 接收用户提交的应用程序。* 将应用程序分配到不同的 NodeManager 上运行。* 监控应用程序的运行状态，处理应用程序失败重试。 * **进程类型:** 只有一个 ResourceManager 实例，通常运行在独立的服务器上。

2. NodeManager* **职责：*** 管理单个节点上的资源，例如 CPU、内存、磁盘等。* 接收 ResourceManager 的指令，执行应用程序的容器。* 监控应用程序的运行状态，报告运行状态给 ResourceManager。 * **进程类型:** 多个 NodeManager 实例，分布在集群中的不同节点上。

总结Hadoop 的进程体系是一个复杂而高效的系统，每个进程都扮演着重要的角色。了解这些进程及其职责有助于我们更好地理解 Hadoop 的工作原理，并有效地管理 Hadoop 集群。