Hadoop 和 Spark 生态系统中的核心组件

通过jps命令，可以看到如下进程名，请解释一下它们各自是哪个命令产生的，有什么作用？一、Worker

1.来源：Spark 集群的 工作节点（Worker Node），由 start-worker.sh 启动

2.作用：

①在从节点上运行，负责执行 Master 分配的任务。

②管理本地的计算资源（CPU、内存）。

③向 Master 汇报心跳和任务状态。

二、NodeManager

1.来源：Hadoop YARN 的 工作节点服务，由 start-yarn.sh 启动。

2.作用：

①管理单个节点上的资源（CPU、内存）。

②启动和监控容器（Container），运行 MapReduce 或 Spark 等任务。

③向 ResourceManager 汇报资源使用情况。

三、DataNode

1.来源：Hadoop HDFS 的 数据节点，由 start-dfs.sh 启动。

2.作用：

①实际存储 HDFS 的数据块。

②定期向 NameNode 汇报存储状态。

③处理客户端的读写请求。

四、Master

1.来源：Spark 集群的 主节点（Master Node），由 start-master.sh 启动

2.作用：

①管理 Spark 集群的资源调度。

②接收客户端提交的任务，分配给 Worker 执行。

③监控 Worker 节点的状态。

五、NameNode

1.来源：Hadoop HDFS 的 主节点，由 start-dfs.sh 启动。

2.作用：

①管理 HDFS 文件系统的元数据（如文件目录树、块位置）。

②协调 DataNode 存储和检索数据。

③单点故障关键组件（高可用模式下会有 Standby NameNode）。

六、JobHistoryServer

1.来源：Hadoop MapReduce 的 历史任务服务器，由 mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver 启动。

2.作用：

①存储和展示已完成的 MapReduce 作业日志。

②提供 Web UI 查看历史任务详情（默认端口：19888）。

七、HistoryServer

1.来源：Spark 的 历史任务服务器，由 start-history-server.sh 启动。

2.作用：

①记录和展示已完成的 Spark 应用程序日志。

②提供 Web UI 查看历史任务（默认端口：18080）。