Hadoop集群中的NameNode和DataNode有什么作用？

1 Hadoop集群中NameNode和DataNode的作用

Hadoop是Apache下的一个大数据处理架构，其主要的功能就是提供MapReduce编程支持，同时也提供一个基于分布式文件系统HDFS，它主要有NameNode和DataNode两个节点，他们有一定的作用和功能。

2 NameNode是什么？它有什么功能

NameNode是Hadoop集群架构中的核心，它维护着一个文件系统的树形结构，负责维护集群中数据的存取，同时有助于实现数据的完整性、各节点的高可用性。NameNode还控制着数据在HDFS中的存储方式，它负责去查找文件存储在那些block上，如果一个block出现异常，NameNode会将其进行冗余备份，以便保证文件的完整性。

NameNode主要负责以下几点：

2.1 维护文件系统的名称空间：负责监控集群的文件及目录名称和路径，维护文件目录树结构。

在生产环境中，NameNode的主要功能是维护文件系统的名称空间，以及协调文件的操作。下面以一个具体的例子来说明NameNode的工作：

假设我们有一个HDFS集群，其中有一个NameNode，它负责维护文件系统的名称空间。当用户想要在HDFS上创建一个文件时，NameNode就会检查用户的权限，如果用户有权限，NameNode就会在文件系统的名称空间中添加一个新的文件记录，并且为新文件分配一个唯一的文件ID。然后，NameNode会将文件ID发送给用户，用户可以通过文件ID来访问文件。

此外，NameNode还负责维护文件系统的目录树结构，即用户创建的文件和目录的层次结构。当用户创建一个新的文件夹时，NameNode会负责更新文件系统的目录树结构，并且更新文件系统的名称空间，以及为新文件夹分配一个唯一的文件夹ID。

另外，NameNode还负责协调文件的操作，比如文件的读写、删除等。比如，当用户想要读取一个文件时，NameNode会检查用户的权限，如果用户有权限，NameNode会向用户提供文件的路径，用户可以通过该路径来访问文件。

2.2 管理文件元数据：存放文件在分布式文件系统中的块的位置、文件的大小、文件的拥有者，读写权限等信息，当对一个文件进行读写操作时，NameNode都会通过该文件的元数据信息在给定的DataNode上完成读写操作，这些都是由NameNode完成的。

作为一个资深运维技术专家，我们可以为Hadoop集群中的NameNode提供实际的操作步骤和示例代码，以完成对NameNode的管理和维技术护理。

2.3 管理文件系统的安全性：HDFS支持基于文件访问控制列表（ACL）的用户访问控制策略，NameNode负责管理文件的访问控制列表，从而确保用户只能访问到有权限使用的文件或者目录。

在HDFS上实现安全访问控制的步骤如下：

1、首先，用户需要在NameNode上创建一个文件访问控制列表（ACL），其中包含文件或目录的权限，以及允许访问的用户或用户组。

2、接下来，用户需要使用HDFS命令将ACL应用到文件或目录上，以便控制对文件或目录的访问权限。

3、最后，NameNode会根据ACL中指定的权限，控制用户访问文件或目录的权限，从而确保用户只能访问到有权限使用的文件或者目录。

例如，我们可以使用下面的命令将ACL应用到文件夹上：

hdfs dfs -setfacl -m user:testuser:rwx,group::r–,other::— /data/test

上面的命令表示，将testuser用户设置为该文件夹的读写权限，将所有组的权限设置为只读，将其他用户的权限设置为没有权限。

3 DataNode是什么？它有什么功能

DataNode是Hadoop集群中一种负责存储数据或者说文件块的节点，它主要负责存储具体的数据，把集群中数据物理存储在各个节点上，因此它具有可靠性高、数据复制容错能力强，同时还可以提高资源的利用效率。

DataNode主要负责以下几点：

3.1 执行DataNode命令：当NameNode发信息给DataNode要求其完成特定的操作，DataNode就会根据命令的要求执行，如NameNode发出写入命令，DataNode就会把该元数据写入磁盘，同时将复制该元数据的信息返回给NameNode。

实际例子：

在生产环境中，DataNode可以用来实现数据复制，以确保数据的安全性。下面是具体的操作步骤：

1.首先，管理员需要在NameNode上设置复制策略，以指定数据需要复制的次数，以及在DataNode之间复制的方式。

2.然后，管理员需要在NameNode上发出复制命令，要求DataNode开始复制数据。

3.接下来，DataNode将根据NameNode发出的复制命令，开始复制指定的数据，并将复制的结果发送给NameNode。

4.最后，NameNode将接收到的复制结果进行分析，确认复制完成后，就可以完成数据复制的过程。

3.2 处理客户端的请求：当客户端的用户请求读取或写入某个文件时，DataNode会在自己本地硬盘中寻找对应的文件，如果找到就将文件内容发送给客户端，反之就将客户端的错误信息返回给NameNode。

作为一名资深运维技术专家，在生产环境中使用DataNode的具体操作步骤如下：

1、首先，需要在NameNode上配置DataNode，包括指定DataNode的存储路径、存储的数据块大小以及检查DataNode的心跳等；

2、然后，在DataNode上安装Hadoop，并在Hadoop的配置文件中指定NameNode的IP地址；

3、接着，启动DataNode，并将其与NameNode建立连接；

4、最后，在NameNode上检查DataNode的状态，确保DataNode已经正确连接到NameNode，并可以正常提供服务。

3.3 发送信息给NameNode：DataNode每隔3秒就会发送一条心跳给NameNode，用于表明自己还处在运行状态中，同时还可以给NameNode提交报告包括自己所拥有的块信息等，以便NameNode对集群中的数据进行管理。

在生产环境中，DataNode的主要功能是存储HDFS中的文件，并向NameNode发送心跳信息。下面介绍如何在生产环境中对DataNode进行配置和操作：

配置DataNode：在DataNode上配置hadoop-env.sh，指定JAVA_HOME和HADOOP_HOME，并在hdfs-site.xml中配置dfs.data.dir指定DataNode存储数据的路径。
启动DataNode：使用start-dfs.sh脚本启动DataNode，并在NameNode的页面上查看DataNode的状态，确认DataNode已经正确启动。
运行DataNode：DataNode每隔3秒就会发送一条心跳给NameNode，用于表明自己还处在运行状态中，同时还可以给NameNode提交报告包括自己所拥有的块信息等，以便NameNode对集群中的数据进行管理。
关闭DataNode：当DataNode不再需要使用时，可以使用stop-dfs.sh脚本关闭DataNode，并在NameNode的页面上查看DataNode的状态，确认DataNode已经正确关闭。

4 总结

通过以上内容可以看出，Hadoop集群中的NameNode和DataNode各自都起着相当重要的作用，NameNode负责维护数据的存取及文件系统的管理，而DataNode则负责物理存储文件，处理客户端的请求和发送数据报告给NameNod。两者一起可以实现HDFS文件系统的高可用性和高容错性，为用户提供高效的存储及数据处理服务。