分散处理 Hadoop架构服务器角色

在Hadoop运算集群架构中，先分解任务，分工处理再汇总结果这些服务器依据用途可分成Master节点和Worker节点，Master负责分配任务，而Worker负责执行任务，如负责分派任务的操作，角色就像是Master节点。

Hadoop架构服务器角色分工

Hadoop运算集群中的服务器依用途分成Master节点和Worker节点。Master节点中安装了JobTracker、NameNode、TaskTracker和DataNode程序，但Worker节点只安装TaskTracker和DataNode。

另外在系统的运行架构上，最简单的Hadoop架构，可以分成上层的MapReduce运算层以及下层的HDFS数据层。

在Master节点的服务器中会执行两套程序，一个是负责安排MapReduce运算层任务的JobTracker，以及负责管理HDFS数据层的NameNode程序。而在Worker节点的服务器中也有两套程序，接受JobTracker指挥，负责执行运算层任务的是TaskTracker程序，而与NameNode对应的则是DataNode程序，负责执行数据读写动作，以及执行NameNode的副本策略。

在MapReduce运算层上，担任Master节点的服务器负责分配运算任务， Master节点上的JobTracker程序会将 Map和Reduce程序的执行工作，指派给Worker服务器上的TaskTracker程序，由TaskTracker负责执行Map和Reduce工作，并将运算结果回复给Master节点上的JobTracker。

在HDFS数据层上，NameNode负责管理和维护HDFS的名称空间、并且控制文件的任何读写操作，同时NameNode会将要处理的数据切割成一个个文件区块(Block)，每个区块是64MB，例如1GB的数据就会切割成16个文件区块。NameNode还会决定每一份文件区块要建立几个副本，一般来说，一个文件区块总共会复制成3份，并且会分散储存到3个不同Worker服务器的DataNode程序中管理，只要其中任何一份文件区块遗失或损坏，NameNode会自动寻找位于其他DataNode上的副本来回复，维持3份的副本策略。

在一套Hadoop集群中，分配MapReduce任务的JobTracker只有1个，而TaskTracker可以有很多个。同样地，负责管理HDFS文件系统的NameNode也只有一个，和JobTracker同样位于Master节点中，而DataNode可以有很多个。

不过，Master节点中除了有JobTracker和NameNode以外，也会有TaskTracker和DataNode程序，也就是说Master节点的服务器，也可以在本地端扮演Worker角色的工作。

在部署上，因为Hadoop采用Java开发，所以Master服务器除了安装操作系统如Linux之外，还要安装Java运行环境，然后再安装Master需要的程序，包括了NameNode、JobTracker和DataNode与TaskTracker。而在Worker服务器上，则只需安装Linux、Java环境、DataNode和TaskTracker。