部署一个hadoop集群需要几台服务器

部署一个Hadoop集群至少需要3台服务器，分别为1台NameNode（NN）和2台DataNode（DN）。但是，实际部署的服务器数量还取决于集群规模和数据量大小。通常，大型集群需要更多的服务器来处理更大的数据集。

SecondaryNameNode（SNN）通常部署在与NameNode（NN）不同的服务器上，以提高系统的可靠性和容错性。SNN用于定期检查NN的元数据，并生成一个新的checkpoint。在发生NN故障时，可以使用最新的checkpoint恢复系统。

因此，建议将SNN部署在与NN不同的服务器上，并确保该服务器具有足够的资源来处理SNN的工作负载。同时，还应确保SNN的备份和监控，以确保系统的可靠性。

是的，Hadoop集群包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）。HDFS是Hadoop集群的核心组件之一，用于存储和管理大规模数据集。HDFS将数据划分为多个块（block），并将这些块复制到多个DataNode上，以提高数据的可靠性和容错性。同时，HDFS还提供了高吞吐量的数据访问能力，支持大规模数据的批处理和流处理。因此，HDFS是Hadoop集群中不可或缺的组件之一。

MapReduce是Hadoop集群中的一个计算框架，它并不需要单独的服务器。MapReduce基于Hadoop分布式文件系统（HDFS）存储数据，并利用Hadoop集群中的多个节点进行计算。在Hadoop集群中，通常将一些节点作为计算节点（Compute Node）来运行MapReduce任务，而将其他节点作为数据节点（Data Node）来存储数据。

在MapReduce中，JobTracker是一个Master节点，它负责协调和管理整个MapReduce作业的执行。而TaskTracker是一个Slave节点，它负责执行具体的Map和Reduce任务，并将结果返回给JobTracker。因此，在Hadoop集群中，JobTracker和TaskTracker会在不同的节点上运行，而不是单独的服务器。

在Hadoop集群中，NameNode和DataNode可以共用一台服务器，但是这并不是一个推荐的做法。这是因为NameNode和DataNode在运行时需要消耗大量的资源，如内存、CPU和磁盘空间等。如果它们共用一台服务器，可能会导致资源不足，从而影响系统的性能和可靠性。另外，如果该服务器出现故障，可能会导致整个集群的故障。

因此，为了保证系统的性能、可靠性和容错性，建议将NameNode和DataNode部署在不同的服务器上。而且，对于大型集群，还应该考虑使用多个NameNode和DataNode来提高系统的扩展性和容错性。

SecondaryNameNode（SNN）并不是Hadoop集群必须的组件，但是它对于集群的稳定性和可靠性有很大的帮助。SNN主要用于定期检查NameNode（NN）的元数据，并生成一个新的checkpoint。在发生NN故障时，可以使用最新的checkpoint恢复系统，从而加快恢复过程，降低数据丢失的风险。

虽然Hadoop集群可以在没有SNN的情况下运行，但是如果NN出现故障，可能需要花费更长时间来恢复数据。因此，在生产环境中，建议使用SNN来提高系统的稳定性和可靠性。

ResourceManager（RM）是Hadoop YARN的核心组件之一，用于协调和管理整个集群中的资源分配和任务调度。在Hadoop集群中，ResourceManager通常需要单独的服务器来运行。这是因为ResourceManager需要消耗大量的资源，如内存、CPU和磁盘空间等，以支持大规模的资源管理和调度。

同时，如果ResourceManager和其他组件共用一台服务器，可能会影响系统的性能和可靠性。例如，如果该服务器出现故障，可能会导致整个集群的故障。因此，为了保证系统的性能、可靠性和容错性，建议将ResourceManager部署在单独的服务器上。

是的，NameNode和HDFS（Hadoop分布式文件系统）是密切相关的组件。在Hadoop集群中，NameNode是HDFS的核心组件之一，用于管理和控制整个文件系统。具体来说，NameNode负责维护文件系统的命名空间，包括文件和目录的元数据信息，以及各个数据块的位置信息。同时，NameNode还负责协调和管理整个文件系统的访问和操作。

在HDFS中，文件被划分为多个块（block），并将这些块复制到多个DataNode上，以提高数据的可靠性和容错性。在这个过程中，NameNode负责管理块的位置信息，并将这些信息提供给客户端进行数据访问和操作。因此，NameNode是HDFS的核心组件之一，对于整个文件系统的性能、可靠性和容错性有着重要的影响。

是的，Hadoop中的YARN（Yet Another Resource Negotiator）是为了调度MapReduce任务和其他分布式应用程序而设计的。在Hadoop 1.0版本中，MapReduce和HDFS都运行在同一个守护进程中，这种设计限制了Hadoop的可扩展性和灵活性。因此，在Hadoop 2.0版本中，引入了YARN，将资源管理和任务调度从MapReduce中分离出来，使得Hadoop可以同时支持多种分布式应用程序，而不仅仅是MapReduce。

YARN提供了一个统一的资源管理器，它负责协调和管理整个集群中的资源分配和任务调度。具体来说，YARN将集群中的资源划分为多个容器（Container），并将这些容器分配给不同的应用程序。每个容器都包含一定数量的CPU、内存和磁盘等资源，可以用于运行一个或多个任务。同时，YARN还提供了一个应用程序管理器，用于协调和管理整个应用程序的执行。

因此，YARN是为了支持多种分布式应用程序而设计的，其中包括MapReduce和其他类型的应用程序，例如Spark、HBase和Storm等。

搭建一个完整的分布式Hadoop计算服务，包括HDFS和YARN，需要至少3台服务器。这些服务器可以分为以下三类：

1. NameNode服务器：至少需要1台服务器来运行NameNode组件，用于管理和控制HDFS文件系统。

2. ResourceManager服务器：至少需要1台服务器来运行ResourceManager组件，用于管理和控制YARN资源管理和任务调度。

3. DataNode和NodeManager服务器：至少需要1台服务器来运行DataNode和NodeManager组件，用于存储和管理HDFS中的数据块，以及管理和调度YARN中的任务执行。

除了以上的最小配置，实际部署的服务器数量还取决于集群规模、数据量大小、任务负载和可靠性要求等因素。通常，大型集群需要更多的服务器来处理更大的数据集和任务负载。因此，在