HADOOP大数据平台有哪些进程组成

HADOOP是一个分布式计算框架，它由多个进程组成。这些进程包括：

1. NameNode（名字节点）：NameNode是HDFS的元数据服务器，负责管理文件系统的所有信息，如文件名、权限、访问控制等。

2. DataNode（数据节点）：DataNode是HDFS的数据存储节点，负责存储实际的数据块。每个DataNode都有一个唯一的标识符，用于识别不同的数据块。

3. SecondaryNameNode（辅助名字节点）：SecondaryNameNode是一个备份的名字节点，用于在主名字节点出现故障时接管其任务。

4. ResourceManager（资源管理器）：ResourceManager负责协调和管理整个集群的资源分配。它根据客户端的请求，将任务分配给合适的DataNode。

5. NodeManager（节点管理器）：NodeManager是Hadoop集群中的实际节点，负责执行MapReduce任务。每个NodeManager都有一个唯一的标识符，用于识别不同的任务。

6. JobTracker（作业跟踪器）：JobTracker负责监控和管理整个MapReduce作业的运行状态。当作业开始运行时，JobTracker会将任务分配给对应的NodeManager。作业完成后，JobTracker会收集所有节点的输出结果，并将结果返回给Client。

7. TaskTracker（任务执行器）：TaskTracker是执行MapReduce任务的节点。每个TaskTracker都会执行一个或多个MapReduce任务。任务执行完毕后，TaskTracker会向JobTracker报告其完成情况。

8. Client（客户端）：Client是与Hadoop集群交互的应用程序。它可以向ResourceManager提交任务，接收任务结果，以及查询集群状态等信息。

9. HDFS（Hadoop Distributed File System）：HDFS是Hadoop集群的文件存储系统，负责存储和管理整个集群的文件系统。它使用一种称为“块”的数据结构来组织和存储数据，每个块包含一个文件和一个文件的所有数据块。

10. ZooKeeper（Zookeeper）：ZooKeeper是一个分布式协调服务，用于管理Hadoop集群中的命名空间和配置信息。它提供了一些关键功能，如数据持久化、选举领导者、协调任务调度等。