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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的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都是用主/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。
Namenode管理着文件系统的命名空间(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。
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。
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。
大家可能会问一个问题，这么多服务器，Hadoop是如何保证一致性的？这个问题很简单，因为Hadoop是一次写入，不可以修改，所以不存在一致性的问题
顾名思义，就是第二个Namenode。作用包括以下两个方面：
备份：主要作用是备份Namenode。
合并日志文件：定期合并镜像文件(fsimage)和操作日志(edit log)。其实就是帮助Namenode实现操作日志定期整合到镜像文件
JobTracker顾名思义是执行Job任务的。用户代码提交到集群以后，由JobTracker决定哪个文件将被处理，并且为不同的task分配节点。同时，它还监控所有的task，一旦某个task失败了，JobTracker就会自动重新开启这个task，在大多数情况下这个task会被放在不用的节点上。每个Hadoop集群只有一个JobTracker，一般运行在集群的Master节点上。下面我们详细介绍：
我们配置好作业之后，就可以向JobTracker提交该作业了，然后JobTracker才能安排适当的TaskTracker来完成该作业。那么MapReduce在这个过程中到底做了那些事情呢？这就是本文将要讨论的问题，当然本文主要是围绕客户端在作业的提交过程中的工作来展开。先从全局来把握这个过程吧！
在Hadoop中，作业是使用Job对象来抽象的，对于Job，我首先不得不介绍它的一个大家伙JobClient——客户端的实际工作者。JobClient除了自己完成一部分必要的工作外，还负责与JobTracker进行交互。所以客户端对Job的提交，绝大部分都是JobClient完成的，从上图中，我们可以得知JobClient提交Job的详细流程主要如下：
JobClient在获取了JobTracker为Job分配的id之后，会在JobTracker的系统目录(HDFS)下为该Job创建一个单独的目录，目录的名字即是Job的id，该目录下会包含文件job.xml、job.jar、job.split等，其中，job.xml文件记录了Job的详细配置信息，job.jar保存了用户定义的关于job的map、reduce操作，job.split保存了job任务的切分信息。在上面的流程图中，我想详细阐述的是JobClient是任何配置Job的运行环境，以及如何对Job的输入数据进行切分。
上面谈到了客户端的JobClient对一个作业的提交所做的工作，那么下面就要好好的谈一谈JobTracker为作业的提交到底干了那些个事情：1. 为作业生成一个Job；2. 接受该作业。
我们都知道，客户端的JobClient把作业的所有相关信息都保存到了JobTracker的系统目录下(当然是HDFS了)，这样做的一个最大的好处就是客户端干了它所能干的事情同时也减少了服务器端JobTracker的负载。下面就来看看JobTracker是如何来完成客户端作业的提交的吧！哦。对了，在这里我不得不提的是客户端的JobClient向JobTracker正式提交作业时直传给了它一个改作业的JobId，这是因为与Job相关的所有信息已经存在于JobTracker的系统目录下，JobTracker只要根据JobId就能得到这个Job目录。
对于上面的Job的提交处理流程，我将简单的介绍以下几个过程：
1. 创建Job的JobInProgress
JobInProgress对象详细的记录了Job的配置信息，以及它的执行情况，确切的来说应该是Job被分解的map、reduce任务。在JobInProgress对象的创建过程中，它主要干了两件事，一是把Job的job.xml、job.jar文件从Job目录copy到JobTracker的本地文件系统(job.xml->*/jobTracker/jobid.xml，job.jar->*/jobTracker/jobid.jar)；二是创建JobStatus和Job的mapTask、reduceTask存队列来跟踪Job的状态信息。
2. 检查客户端是否有权限提交Job
JobTracker验证客户端是否有权限提交Job实际上是交给QueueManager来处理的。
3. 检查当前mapreduce集群能够满足Job的内存需求
客户端提交作业之前，会根据实际的应用情况配置作业任务的内存需求，同时JobTracker为了提高作业的吞吐量会限制作业任务的内存需求，所以在Job的提交时，JobTracker需要检查Job的内存需求是否满足JobTracker的设置。
上面流程已经完毕，可以总结为下图：
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。
Hadoop采用master-slave的架构设计来实现Map-Reduce框架，它的JobTracker节点作为主控节点来管理和调度用户提交的作业，TaskTracker节点作为工作节点来负责执行JobTracker节点分配的Map/Reduce任务。整个集群由一个JobTracker节点和若干个TaskTracker节点组成，当然，JobTracker节点也负责对TaskTracker节点进行管理。
TaskTracker节点作为工作节点不仅要和JobTracker节点进行频繁的交互来获取作业的任务并负责在本地执行他们，而且也要和其它的TaskTracker节点交互来协同完成同一个作业。因此，在目前的Hadoop-0.20.2.0实现版本中，对工作节点TaskTracker的设计主要包含三类组件：服务组件、管理组件、工作组件。服务组件不仅负责与其它的TaskTracker节点而且还负责与JobTracker节点之间的通信服务，管理组件负责对该节点上的任务、作业、JVM实例以及内存进行管理，工作组件则负责调度Map/Reduce任务的执行。这三大组件的详细构成如下：
Hadoop学习笔记，MapReduce任务Namenode DataNode Jobtracker Tasktracker之间的关系
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原文地址：http://www.cnblogs.com/liqiu/p/4677567.html
