hdfs集群：(hadoop distribute file system)分布式檔案系統,海量資料儲存解決方案負責海量資料的儲存集群中的角色主要有 namenode (主節點)/ datanode(資料節點)/secondarynamenode。yarn集群：分布式資源排程平台和任務監控平台，負責海量資料運算時的資源排程，集群中的角色主要有 resourcemanager(資源管理程式) /nodemanager(節點管理器)
mapreduce：hadoop的分布式運算程式設計框架 它其實是乙個應用程式開發包。
dfs:(hadoop distribute file system )分布式檔案系統,執行在大量普通廉價機器上，提供容錯機制為大量使用者提供效能不錯的檔案訪問服務
是將資料進行窺快儲存在不同的機器中
hdfs是對資料進行分塊儲存，塊的大小可以通過配置引數( dfs.blocksize)來規定，預設大小在hadoop2.x版本中是128m，之前的版本中是64m。 這樣可以對所有節點分別進行資料讀取，減少延遲。
每乙個block會在多個datanode上儲存多份副本，副本的份數可以通過引數 dfs.replication 設定，預設是3份，一般夠用。 一般在集群中，硬體損壞是常態，所以要多準備幾個副本。
高容錯性,安全性資料自動儲存多個副本，副本丟失後，自動恢復
適合批處理 移動計算而非資料 資料位置暴露給計算框架 適合大資料處理
可以儲存海量資料 一次性寫入，多次讀取
保證資料一致性
可構建在廉價機器上 通過多副本提高可靠性
提供了容錯和恢復機制 .......
namenode（管理者）管理檔案系統的命名空間。它維護著檔案系統樹及整棵樹內所有的檔案和目錄，這些資訊以兩個檔案形式永久儲存在本地磁碟上：命名空間映象檔案和編輯日誌檔案。namenode也記錄著每個檔案中各個塊所在的資料節點資訊，但它並不永久儲存塊的位置資訊，因為這些資訊在系統啟動時由資料節點重建。用於記錄檔案儲存的元資料:物件（namenode將這些資料的元資料資訊記錄在記憶體中，並且將這些元資料資訊定期的序列化到本地磁碟上）,記錄使用者操作的行為日誌 .記錄使用者儲存的檔案的大小、切分的塊數、每一塊的副本數和儲存在datanode上的位置
datanode節點是hdfs系統正在查處使用者資料的節點 儲存檔案內容，維護blockid到datanode的對映關係儲存資料,將資料以物理切塊的形式儲存在本地指定的磁碟目錄中
處理客戶端的請求
接收namenode 分配的任務
接收namenode的指令完成容錯工作 , 副本的複製 移動
定期的向namenode心跳響應請求,預設每間隔3s一次
匯報自己儲存的資料資料1h
hdfs 集群啟動 如何啟動 , 第一次啟動的過程中做了什麼事情
刪除 hdp 重新安裝
hdfs 的shell客戶端
第一步，啟動namenode；
第二步，啟動datanode；
第三步，啟動secondary namenode。
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一 內容 測試計畫用來描述所要完成的測試，包括測試背景 測試目的 風險分析 所需資源 任務安排和進度 測試開始 掛起及結束的標準等。引言 目的 背景 範圍 定義 參考資料 測試內容 測試功能清單 測試規則 進入準則，暫停 退出準則 測試方法 測試手段 測試要點 測試工具 測試環境 硬體環境 軟體環境...