1. Hadoop的主要部分及其作用

HDFS（Hadoop分布式文件系统）

HDFS是一个高容错、高可靠性、高可扩展性、高吞吐率的分布式文件存储系统，负责海量数据的存储。

YARN（资源管理调度系统）

YARN是Hadoop的资源管理调度系统，负责Hadoop生态系统中任务的调度和监控。

MapReduce（分布式并行计算框架）

MapReduce是基于HDFS和YARN的分布式并行计算框架，负责海量数据的计算。

2. Hadoop生态圈组件及其作用

Hive（离线数据仓库）

Hive是基于HDFS，结合类SQL引擎，底层执行MapReduce任务，用于OLAP分析查询的数据仓库。它使得不熟悉MapReduce的用户也能通过类SQL语言（HQL）进行数据查询和分析。

Zookeeper（管理员）

Zookeeper是一个分布式协调服务，为用户的分布式应用程序提供协调服务，如主从协调、服务器节点动态上下线、统一配置管理、分布式共享锁、统一名称服务等。

Kafka（消息通信中间件）

Kafka是一个高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，主要用于处理实时数据流。

Flume（日志传输组件）

Flume是一个分布式、可靠、高可用的海量日志收集、聚合、移动的工具，通俗来说，Flume就是一个日志采集工具。

Spark（批处理计算框架）

Spark是一个快速、通用的集群计算系统，支持批处理和流处理，适用于数据挖掘和机器学习等需要迭代的算法。

Flink（流处理计算框架）

Flink是一个基于内存的分布式并行处理框架，主要用于流数据处理，但也支持批处理。

3. Hadoop集群工作时启动的进程及其作用

NameNode（NN）

NameNode是Hadoop中的主服务器，管理文件系统名称空间和对集群中存储的文件访问。

Secondary NameNode（SNN）

Secondary NameNode不是NameNode的冗余守护进程，而是提供周期性检查点和清理任务，帮助NameNode合并editslog，减少NameNode的启动时间。

DataNode（DN）

DataNode提供真实的文件数据的存储服务，以数据块的形式存储HDFS文件，并响应HDFS客户端的读写请求。

ResourceManager（RM）

ResourceManager负责整个集群资源的管理和调度，包括对ApplicationMaster的管理、NodeManager的管理、Application管理等。

NodeManager（NM）

NodeManager主要处理来自ResourceManager分配的任务，监测并报告Container使用信息给ResourceManager。

JournalNode（JN）

JournalNode用于两个NameNode之间的数据同步，确保在集群出错时，命名空间状态已经完全同步。

4. Hadoop集群计算的主要瓶颈

1. 网络带宽：网络带宽不足会导致数据传输速度慢，影响集群计算性能。
2. 存储性能：存储系统的读写能力较低会影响数据的读取和写入速度。
3. 处理能力：节点的计算能力和数据量都会影响整体计算能力。
4. 内存容量：内存不足会导致数据无法完全加载到内存中，影响性能。
5. 数据倾斜：数据分布不均匀会导致某些节点的数据负载过重，成为集群的瓶颈。

5. Hadoop集群的XML配置文件

1. core-site.xml：配置Hadoop的核心参数，如文件系统默认方案、HDFS地址等。
2. hdfs-site.xml：配置HDFS的相关参数，如副本数量、数据块大小等。
3. mapred-site.xml：配置MapReduce相关参数，如作业跟踪器地址、任务分配器等。
4. yarn-site.xml：配置YARN相关参数，如资源管理器地址、节点管理器等。
5. hive-site.xml：配置Hive的相关参数，如元数据存储位置、数据库连接等。

6. Hadoop的Checkpoint流程

1. 启动 Secondary NameNode

   Secondary NameNode 启动并定期检查 NameNode 的 EditLog 和 FsImage。

2. 下载元数据

   Secondary NameNode 从 NameNode 下载最新的 FsImage 和 EditLog 文件。

3. 合并元数据

   Secondary NameNode 将 EditLog 中的变更操作应用到下载的 FsImage 上，生成一个新的合并后的 FsImage 文件。

4. 上传新 FsImage

   Secondary NameNode 将新的 FsImage 文件上传回 NameNode，并通知 NameNode 该文件已生成。

5. 更新元数据

   NameNode 将新的 FsImage 文件保存为当前的元数据快照，并将 EditLog 文件截断或重命名为新的文件，开始记录新的变更操作。

补充说明：

EditLog（edits）

NameNode 持续记录文件系统元数据的所有变更操作到 EditLog 文件中。

FsImage（fsimage）

NameNode 会定期将当前的文件系统元数据快照存储到 FsImage 文件中。

Checkpoint

Secondary NameNode 会周期性地将 EditLog 应用到最新的 FsImage 上，并生成一个新的合并后的 FsImage 文件，称为 checkpoint。