Hadoop核心组成部分
（1）Hadoop Common：用来支撑其他模块的公共工具包
（2）HDFS： 一种分布式文件系统，提供对应用程序数据的高吞吐量访问。
（3）Hadoop Yarn：作业调度和集群资源管理的框架。
（4）Hadoop MapReduce：基于YARN的系统，用于并行处理大型数据集。
HDFS存储模型
存储模型：字节（一个文件就是一个字节数组）
①block块产生：文件线性切割成block块，偏移量（offset）（byte）
②block块存储：block分散存储在集群节点中
③block块大小要求：单一文件block大小一致，文件和文件可以不一致
④block块副本：block 可以设置副本，副本分散在集群的不同节点上，副本数量不能超过集群节点数量
⑤关于文件上传：
文件上传可以设置block大小和副本数
已经上传的文件Block副本数可以调整，大小不变
仅支持一次写入多次读取，同一时刻只能有一个写入者
可以append追加数据
架构模型
１、数据种类
元数据MetaData，
文件数据本身。
２、角色（主从架构）
（1）NameNode存储：保存文件的元数据（目录树、路径也算）
①基于内存存储：不会和磁盘发生交换
NameNode的数据只会在内存中
持久化（Namenode基于内存存储，内存是掉电易失的，所以会将内存中的数据持久化到磁盘）
②主要功能：
NameNode是保存文件元数据信息的
NameNode用来和客户端交互，接收客户端的读写服务
收集DataNode汇报上来的block块列表信息
③保存的metadata信息
不保存位置信息，是因为需要保证数据一致性（提供百分之百准确的消息）
（2）DataNode：存储块文件，保存文件block数据，向NameNode汇报block块的列表
①存储：
本地磁盘目录存储block块的数据，以文件形式
存储block块的元数据信息
②功能：
向Namenode汇报block块的信息
和Namenode通过心跳（3秒一次）保持联系，如果Namenode10分钟没有接收到DataNode的心跳，则认为该DataNode已经lost，Namenode会将该DataNode上的block块复制到其他DataNode上
（３）关系（HDFSClient、DataNode、NameNode）：
三者的关系：
DataNode与NameNode保持心跳，DataNode向NameNode提交block列表；
HDFSClient和Namenode交互文件元数据；
HDFSClient和DataNode交互文件block数据
Hadoop核心组成部分、HDFS存储模型和架构模型总结，不熟悉的小伙伴赶紧 mark 起来吧。
