一).HDFS的体系结构
HDFS采用了主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群是由一个NarneNode和若干个DataNode组成的。其中NameNode作为主服务器， 管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问操作：集群中的DataNode管理存储的数据。 HDFS允许用户以文件的形式存储数据。从内部来看，文件被分成若干个数据块，而且这若干个数据块存放在一组DataNode上。NameNode执行文件系统的命名空间操作，比如打开、 关闭、重命名文件或目录等，它也负责数据块到具体DataNode的映射。DataNode负责处理文件系统客户端的文件读写请求，并在NameNode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制工作
NameNode和DataNode都被设计成可以在普通商用计算机上运行。这些计算机通常运行的是GNU/Linux操作系统。HDFS采用Java语言开发，因此任何支持Java的机吉普都可以部署NameNode和DataNode.一个典型的部署场景是集群中的一台机器运行一个NameNode 实例，其他机器分别运行一个DataNode实例。当然，并不排除一台机器运行多个DataNode 实例的情况。集群中单一的NameNode的设计则大大简化了系统的架构。NameNode是所有HDFS元数据的管理者，用户数据永远不会经过NameNode。
二）MapReduce体系结构
MapReduce是一种并行编程模式，这种模式使得软件开发者可以轻松地编写出分布式并行程序。在Hadoop的体系结构中，MapReduce是一个简单易用的软件框架，基于它可以将任务分发到由上千台商用机器组成的集群上，并以一 种高容错的方式并行处理大量的数据集，实现Hadoop的井行任务处理功能。MapReduce框 架是由一个单独运行在主节点上的JobTracker和运行在每个集群从节点上的TaskTracker共同组成的。主节点负责调度构成一个作业的所有任务，这些任务分布在不同的从节点上。主 节点监控它们的执行情况，并且重新执行之前失败的任务；从节点仅负责囱主节点指派的任务。当一个Job被提交时，JobTracker接收到提交作业和配置信息之后，就会将配置信息等分发给从节点，同时调度任务并监控TaskTracker的执行。
从上面的介绍可以看出，HDFS和MapReduce共同组成了Hadoop分布式系统体系结构 的核心。HDFS在集群上实现了分布式文件系统，MapReduce在集群上实现了分布式计算和任务处理。HDFS在MapReduce任务处理过程中提供了文件操作和存储等支持，MapReduce 在HDFS的基础上实现了任务的分发、跟踪、执行等工作，并收集结果，二者相互作用，完成了Hadoop分布式集群的主要任务。
