1. 什么是Hadoop
Hadoop是一个开源的分布式计算平台，可以处理大规模数据集并提供高可靠性、高可扩展性、高效性等特性。Hadoop由HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算框架）两部分组成，同时还包括YARN、Zookeeper等组件。
2. 主要角色
NameNode：负责管理HDFS的元数据，包括文件的名称、大小、块的数量、位置等信息。
DataNode：负责存储HDFS中的数据块。
ResourceManager：负责管理集群中的资源，包括内存、CPU等资源的分配和调度。
NodeManager：负责管理单个节点上的资源，包括内存、CPU等资源的分配和调度。
MapReduce：分布式计算框架，用于处理大规模数据集。
YARN：资源管理系统，可以管理各种分布式应用程序和资源。
Zookeeper：分布式应用程序协同服务，用于协调分布式应用程序。
3. 涉及到的角色及其功能
NameNode：负责管理HDFS的元数据，包括文件的名称、大小、块的数量、位置等信息。
DataNode：负责存储HDFS中的数据块。
ResourceManager：负责管理集群中的资源，包括内存、CPU等资源的分配和调度。
NodeManager：负责管理单个节点上的资源，包括内存、CPU等资源的分配和调度。
MapReduce：分布式计算框架，用于处理大规模数据集。
YARN：资源管理系统，可以管理各种分布式应用程序和资源。
Zookeeper：分布式应用程序协同服务，用于协调分布式应用程序。
4. 角色之间的最佳通讯方式
NameNode和DataNode之间通过心跳机制和数据块的传输协议进行通信。
ResourceManager和NodeManager之间通过心跳机制和资源请求协议进行通信。
MapReduce和YARN之间通过资源请求协议进行通信。
Zookeeper和各个组件之间通过Zookeeper客户端进行通信。
5. 需要监控的指标
CPU和内存：监控各个节点的CPU和内存使用情况，如果使用过高，需要考虑调整资源分配或增加节点。
网络带宽：监控各个节点之间的网络带宽使用情况，如果使用过高，需要考虑调整网络拓扑或增加带宽。
磁盘使用情况：监控HDFS中的磁盘使用情况，如果空间不足，需要增加存储空间或删除无用数据。
任务执行情况：监控任务的执行情况，包括任务的运行时间、完成时间、错误日志等信息，如果任务执行失败或时间过长，需要考虑优化任务或调整资源分配。
6. 进程及其主要作用
NameNode：负责管理HDFS的元数据，包括文件的名称、大小、块的数量、位置等信息。
DataNode：负责存储HDFS中的数据块。
ResourceManager：负责管理集群中的资源，包括内存、CPU等资源的分配和调度。
NodeManager：负责管理单个节点上的资源，包括内存、CPU等资源的分配和调度。
MapReduce：分布式计算框架，用于处理大规模数据集。
YARN：资源管理系统，可以管理各种分布式应用程序和资源。
Zookeeper：分布式应用程序协同服务，用于协调分布式应用程序。
JobTracker进程：负责接收客户端提交的作业，并将其分解为多个任务，分配给各个TaskTracker进行执行。
TaskTracker进程：负责执行JobTracker分配的任务，并向JobTracker汇报任务的状态信息和进度。
在Hadoop2.x版本中，ResourceManager和NodeManager取代了JobTracker和TaskTracker，成为了Hadoop集群的主要进程。
