Hadoop大数据平台是一个分布式计算框架，它由多个进程组成。这些进程共同协作，实现了对大规模数据的存储、处理和分析。以下是一些主要的Hadoop进程及其功能：
1. NameNode（NameNode）：
- 负责管理文件系统的元数据，如文件名、路径、访问控制等。
- 负责维护文件系统的元数据结构，如目录树、文件块映射等。
- 负责监控文件系统的状态，如文件的读写操作、文件系统的健康状况等。
- 负责执行NameNode守护进程，即HDFS中的守护进程。
2. DataNode（DataNode）：
- 负责存储和管理本地文件系统的数据块。
- 负责将数据块写入本地文件系统，并确保数据块的一致性和完整性。
- 负责接收来自NameNode的块复制请求，并将数据块复制到本地文件系统。
- 负责向NameNode发送心跳消息，报告本地文件系统的状态。
3. SecondaryNameNode（SecondaryNameNode）：
- 负责管理远程副本的数据块。
- 负责将本地文件系统的数据块复制到远程副本，以实现数据的备份和容灾。
- 负责接收来自DataNode的块复制请求，并将数据块复制到远程副本。
- 负责向NameNode发送心跳消息，报告远程副本的状态。
4. JobTracker（JobTracker）：
- 负责调度和管理MapReduce作业。
- 负责分配资源给不同的Mapper和Reducer任务。
- 负责监控作业的运行状态，如任务完成、失败等。
- 负责向TaskTracker发送心跳消息，报告作业的状态。
5. TaskTracker（TaskTracker）：
- 负责执行MapReduce作业中的Map和Reduce任务。
- 负责接收来自JobTracker的任务分配，并启动相应的Map或Reduce任务。
- 负责将结果返回给JobTracker，并等待下一个任务的分配。
- 负责向JobTracker发送心跳消息，报告任务的运行状态。
6. NodeManager（NodeManager）：
- 负责管理本地文件系统中的数据块。
- 负责将数据块写入本地文件系统，并确保数据块的一致性和完整性。
- 负责接收来自DataNode的块复制请求，并将数据块复制到本地文件系统。
- 负责向NameNode发送心跳消息，报告本地文件系统的状态。
7. Shuffler（Shuffler）：
- 负责将输入数据分割成较小的批次，以便在集群中并行处理。
- 负责根据任务的需求和资源情况，选择合适的批次大小。
- 负责将批次数据发送给相应的Mapper或Reducer任务。
8. InputFormat（InputFormat）：
- 负责读取外部输入数据，并将其转换为适合MapReduce处理的形式。
- 负责将输入数据分割成较小的批次，以便在集群中并行处理。
- 负责将处理后的结果发送给相应的Mapper或Reducer任务。
9. OutputFormat（OutputFormat）：
- 负责将输出结果转换为外部可读的形式，以便进行进一步的处理或存储。
- 负责将处理后的结果发送给相应的Reducer任务。
- 负责将输出结果写入本地文件系统或HDFS。
10. Client（Client）：
- 负责与Hadoop集群中的其他组件进行通信和交互。
- 负责向JobTracker提交MapReduce作业，并获取作业的执行结果。
- 负责从JobTracker获取作业的状态信息，如任务完成、失败等。
