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Cloudera Management

Cloudera Manager是一个用于管理CDH群集的应用程序。

该应用程序使安装过程自动化，将部署时间从几周缩短到几分钟;

提供运行主机和服务的集群范围的实时视图;

提供单个中央控制台，以在整个群集中实施配置更改;

整合了各种报告和诊断工具，以帮助优化性能和利用率。

Event Server

事件服务,收集hadoop相关事件并据此生成警告信息。

Host Monitor

主机检测，收集主机运行健康指标信息。

Activity Monitor

活动检测,收集MapReduce运行活动信息，默认情况下没有添加这个角色。

Service Monitor

服务检测,收集有关服务的运行状况和指标信息以及YARN和Impala服务中的活动信息。

Alert Publisher

警告通知,生成相关类型警告通知事件并提供SNMP服务供第三方收集信息。

Reports Manager

报告管理,生成用户组历史磁盘使用率、yarn资源池、HBase表的使用情况。

HDFS

HDFS中的文件在物理上是分块存储(Block)，块的大小可以通过配置参数(dfs.blocksize)来规定 默认大小在hadoop2.x版本中是128M，老版本中的64M

HDFS文件系统会给客户端提供一个统一的抽象目录树，客户端通过路径来访问文件，形如：hdfs://namenode:port/dir-a/dir-b/dir-c/file.data

目录结构及文件分块信息(元数据)的管理由namenode节点承担 namenode是HDFS集群主节点，负责维护整个HDFS文件系统的目录树以及每一个路径(文件)对应的block块信息(block的id，以及所在的datanode服务器)

文件的各个block的存储管理由datanode节点承担 datanode是HDFS集群从节点，每一个block都可以在多个datanode上存储多个副本(副本参数也可以通过参数设置dfs.replication)  

HDFS适应一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。

NameNode

主节点，负责管理从节点DN。NN维护着整个文件系统的文件目录树，文件目录的元信息和文件的数据块索引，这些信息以两种信息保存在本文文件系统中，一种是文件系统镜像（文件名字fsimage），另一种是fsimage的编辑日志（文件名字edits）。

DataNode

从节点，DN是HDFS中硬盘IO最忙碌的部分：将HDFS的数据块写到Linux本地文件系统中，或者从这些数据块中读取数据。DN作为从节点，会不断的向NN发送心跳。初始化时，每个DN将当前节点的数据块上报给NN。NN也会接收来自NN的指令，比如创建、移动或者删除本地的数据块，并且将本地的更新上报给NN。

SecondaryNameNode

定期合并edits和fsImage（如果没有配置SecondaryNameNode由NameNode自己完成），防止edits日志文件过大，提供NameNode的fsImage文件的检查点，以实现NameNode故障恢复。

Standby Namenode

Standby模式的NameNode元数据（Namespcae information 和 Block 都是和Active NameNode中的元数据是同步的，一但切换成Active模式，马上就可以提供NameNode服务。

JournalNode

Standby NameName和 NameNode通过JournalNode通信，保持信息同步。

Failover Controller

故障控制器，对NameNode 的主备切换进行总体控制。FailoverController 能及时检测到NameNode 的健康状况，在主 NameNode 故障时借助 Zookeeper 实现自动的主备选举和切换。NameNode 目前也支持不依赖于 Zookeeper 的手动主备切换。

NFS Gateway

支持NFSv3，允许HDFS作为客户端本地文件系统的一部分挂载在本地文件系统，是一种可以将HDFS上面的空间映射到linux本地磁盘上的工具。

HttpFS

通过HttpFs，可以在浏览器里面管理HDFS上的文件，HttpFS还提供了一套REST 风格的API可以用来管理HDFS。

Balancer

集群平衡工具，通过运行这个程序，可以使得HDFS集群达到一个平衡的状态。

HBase

HBase是一个稀疏的，长期存储的，多维度的，排序的映射表，采用Key-Value方式存储数据。

Master

为Region Server(在hbase中称之为Region Server)分配region

负责整个集群的负载均衡

维护集群中的元数据

负责监控整个集群，发现失效的Region Server，并重新分配其上的Region

RegionServer

管理Master分配的Region，处理来自客户端对Region的读取工作

切分在运行过程中变的过大的Region

负责和底层的HDFS交互，存储数据

HBase REST Server 

HBase Rest 是建立在HBase java 客户端基础之上的，提供的web 服务。它存在的目的是给开发者一个更多的选择。

HBase Thrift Server

Thrift是一个驱动层接口，它提供了用于客户端使用多种语言实现的API 。

Hive

建立在Hadoop基础上的开源的数据仓库，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据存储服务和基本的数据分析服务。其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。

WebHCat Server

HCatalog是Apache下面的一个元数据管理工具，后来被集成到Hive里面，是的一些第三方工具，比如Pig、MR、Spark等可以通过HCatalog直接访问HDFS上的数据。而WebHCat（以前称为Templeton）提供访问HCatalog的REST API。对于Hive而言，HCatalog和WebHCat是非必须的。

Hive Metastore Server

MetaStore是Hive必不可少的一个模块，提供了两个非常重要的功能：数据抽象和数据发现。

HiveServer2

HiverServer2（以下简称HS2）是Hive里面非常重要的一个模块，基于Thrift开发，所以有时也被称为Thrift Server，主要功能是提供客户端操作Hive的接口，默认端口是10000。

Hue

Hue 是一个Web应用，用来简化用户和Hadoop集群的交互。Hue可以让用户浏览HDFS文件系统、查看集群的作业和运行Hive、Pig和Cloudera Impala查询， 能够管理Hive Metastore、HBase、Sqoop、Zookeeper和MapReduce作业， 还可以通过Hue使用Oozie创建和安排工作流。

Load Balancer

hue的负载均衡，一种监视和控制其他服务的服务，它可以被配置为在崩溃时自动重启服务，或者在某些事件发生时触发脚本。

Hue Server

Hue的服务端。

Impala

换句话说，Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP（大规模并行处理）SQL查询引擎。它是一个用C ++和Java编写的开源软件。与其他Hadoop的SQL引擎相比，它提供了高性能和低延迟。

是性能最高的SQL引擎（提供类似RDBMS的体验），它提供了访问存储在Hadoop分布式文件系统中的数据的最快方法。

Impala Daemon

Impala daemon（也称为impalad）在安装Impala的每个节点上运行，与DataNode运行在同一节点上，由Impalad进程表示，一个datanode对应一个impalad。这是ImpalaServer的核心组件，即运行在集群每个node上的impalad守护进程。它负责读写数据文件，接受impala-shell、Hue、JDBC、ODBC传来的query，对查询进行并行化处理，并分发work给集群的每个节点，传递中间结果给协调者节点。

Impala Catalog Server

Catalog service组件在所有节点中传递metadata的变化。它由catalogd进程代表，仅需要运行在一个节点上。由于请求是通过statestore进程传递的，故通常把statestored进程和catalogd进程运行在同一个节点上。

Impala StateStore

Statestore组件检查impalad的健康状况，并不断传递它的发现给每个impalad。它由一个statestored守护进程代表，仅仅需要运行在集群的一个节点上。如果一个impala节点掉线了，statestore通知所有其他节点以便未来的查询可以避免向该坏节点发送请求。

Kudu

Kudu是由Cloudera开源的存储引擎，可以同时提供低延迟的随机读写和高效的数据分析能力。Kudu支持水平扩展，使用Raft协议进行一致性保证，并且与Cloudera Impala和Apache Spark等当前流行的大数据查询和分析工具结合紧密。

master

负责管理元数据。这些元数据包括 talbet 的基本信息，位置信息。Master 还作为负载均衡服务器，监听 Tablet Server 的健康状态。对于副本数过低的 Tablet ， Master 会在起 replication 任务来提高其副本数。Master 的所有信息都在内存中 cache ，因此速度非常快。每次查询都在百毫秒级别。Kudu 支持多个 Master ，不过只有一个 active Master ，其余只是作为灾备，不提供服务。

tablet

Tablet上存了 10~100 个 Tablets ，每个 Tablet 有 3 （或 5 ）个副本存放在不同的 Tablet Server 上，每个 Tablet 同时只有一个 leader 副本，这个副本对用户提供修改操作，然后将修改结果同步给 follower 。Follower 只提供读服务，不提供修改服务。副本之间使用 raft 协议来实现 High Availability ，当 leader 所在的节点发生故障时， followers 会重新选举 leader 。根据官方的数据，其 MTTR 约为 5 秒，对 client 端几乎没有影响。Raft 协议的另一个作用是实现 Consistency 。Client 对 leader 的修改操作，需要同步到 N/2+1 个节点上，该操作才算成功。

Solr

一个高性能，基于Lucene的全文检索服务器。Solr对Lucene进行了扩展，提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展，并对查询性能进行了优化，并且提供了一个完善的功能管理界面，是一款非常优秀的全文检索引擎。从Solr 4.0版本开始，支持SolrCloud模式，该模式下能够进行集中式的配置信息、近实时搜索、自动容错等功能。

Solr Server

Solr的服务端。

Key-Value Store Indexer

该组件是Hbase到Solr生成索引的中间工具，在CDH5.3.2中的Key-Value Indexer使用的是Lily HBase NRT Indexer服务。

Lily Hbase Indexer

Lily Hbase Indexer是一款灵活的、可扩展的、高容错的、事务性的，并且近实时的处理HBase列索引数据的分布式服务软件。

Oozie

提供了对开源Hadoop组件的任务编排、执行的功能。以Java Web应用程序的形式运行在Java servlet容器（如：Tomcat）中，并使用数据库来存储工作流定义、当前运行的工作流实例（含实例的状态和变量）。

Oozie Server

Oozie的服务端。

Spark

基于内存进行计算的分布式计算框架。在迭代计算的场景下，数据处理过程中的数据可以存储在内存中，提供了比MapReduce高10到100倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储，使用户能够快速地从MapReduce切换到Spark计算平台上去。Spark提供一站式数据分析能力，包括小批量流式处理、离线批处理、SQL查询、数据挖掘等，用户可以在同一个应用中无缝结合使用这些能力。

History Server

在运行Spark应用程序的时候，driver会提供一个webUI用于展现应用程序的运行信息，但是该webUI随着应用程序的完成而关闭端口。

通过配置History Server，Spark应用程序在运行完应用程序之后，将应用程序的运行信息写入指定目录，而Spark history server可以将这些运行信息装载并以web的方式供用户浏览。

YARN

资源管理系统，它是一个通用的资源模块，可以为各类应用程序进行资源管理和调度。 YARN采用了Maser/Slave结构，其中Master实现为ResourceManager，负责整个集群的资源管理与调度; Slave实现为NodeManager,负责单个节点的资源管理与任务启动。

ApplicationMaster

 一个监督任务，请求执行程序任务所需的资源。ApplicationMaster在每个应用程序的不同NodeManager上运行。ApplicationMaster请求容器，容器的大小由任务运行所需的资源调整。

ResourceManager

 ResourceManager是整个YARN集群中最重要的组件之一，它的设计直接决定了系统的可扩展性、可用性和容错性等特点，它的功能较多，包括ApplicationMaster管理(启动、停止等)、NodeManager管理、Application管理、状态机管理等。

在YARN中，ResourceManager负责集群中所有资源的统一管理和分配，它接受来自各个节点(NodeManager)的资源汇报信息，并把这些信息按照一定的策略分配给各个应用程序(即ApplicationMaster)。

NodeManager

NodeManager是每个节点上的资源和任务管理器，一方面，它会定时地向ResourceManger汇报本节点上的资源使用情况和各个Container的运行状态；另一方面，它接收并处理来自ApplicationMaster的Container启动/停止等各种请求。

JobHistory Server

主要是向用户提供历史的mapred Job 查询。

Flume

一个分布式、可靠和高可用的海量日志聚合系统，支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写入各种数据接受方（可定制）的能力。

Sqoop

连接传统关系型数据库和Hadoop的桥梁

可以把关系型数据库的数据导入到Hadoop与其相关的系统(HBase和Hive)

也可以把数据从Hadoop系统里抽取并导出到关系型数据库里

利用MapReduce加快数据传输速度，批处理方式进行数据传输

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