HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop項目的一部分，用于存儲海量數據。HDFS設計為可以在廉價硬件上運行，同時提供高容錯性。HDFS主要由三個關鍵角色組成：NameNode、DataNode和SecondaryNameNode。下面我用大白話來詳細解釋這些角色的功能和作用：

1. NameNode

NameNode 可以想象成圖書館里的圖書管理員，它不存儲書（數據），而是管理著圖書館的目錄和書籍的位置信息。在HDFS中，NameNode負責管理文件系統的元數據，這包括文件和目錄的層次結構、文件的權限信息、文件被分割成哪些塊以及每個塊存儲在哪些DataNode上。當有用戶想要讀取或寫入文件時，NameNode告訴用戶文件的塊在哪里，就像圖書管理員告訴你書在哪個書架一樣。

2. DataNode

DataNode 相當于圖書館的書架和書籍本身，它們負責存儲和維護HDFS中的實際數據。每個DataNode定期向NameNode報告自己的健康狀況和所擁有的數據塊信息。當有寫入請求時，DataNode會按照NameNode的指示存儲數據塊，并確保數據塊的副本數符合設定，以增加數據的可靠性。當有讀取請求時，DataNode提供數據塊供用戶讀取。

3. SecondaryNameNode

SecondaryNameNode 不是另一個NameNode，更像是NameNode的助手或者說是備份助手。它并不存儲元數據的實時備份，而是定期合并NameNode的fsimage（包含文件系統元數據）和edit log（包含最近的操作記錄），減少NameNode重啟時需要重放的日志量，從而加快NameNode的啟動時間。SecondaryNameNode幫助NameNode進行日志的清理和合并，但并不是集群運行的必要組成部分，它的缺失不會導致集群不可用。

這三個角色共同協作，使得HDFS能夠存儲和管理大規模數據集，即使在部分節點失效的情況下也能保持數據的可用性和一致性。在Hadoop集群中，通常有一個NameNode，多個DataNode，以及一個SecondaryNameNode（或有時多個，用于更高的可用性）。這種架構設計使得HDFS能夠在成本較低的硬件上構建出高可靠、可擴展的數據存儲系統。

在Hadoop生態系統中，RM（ResourceManager）、NM（NodeManager）和JN（JobHistoryServer）這幾個組件都屬于Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）框架的一部分。不過，JN（JobHistoryServer）在Hadoop 2.x之后的版本中，更多地與MapReduce應用歷史記錄服務相關聯。

4. ResourceManager (RM)

ResourceManager 就像是一個“總管”，它負責整個Hadoop集群的資源分配工作。就像一個派對的組織者決定每個人應該坐在哪里一樣，ResourceManager決定你的計算任務應該在哪里的機器上運行。它還會監督所有任務的運行情況，確保一切都按計劃進行。

5.NodeManager (NM)

NodeManager 是每臺計算機（節點）上的“助手”。它的主要工作是聽ResourceManager的命令，準備和清理任務運行的環境，確保任務能夠順利開始和結束。就像是一個餐廳里的服務員，當有客人點餐時，服務員負責上菜和清理餐桌。

6.JobHistoryServer (JN)

JobHistoryServer 相當于一個“歷史記錄員”。它的工作是記錄所有的計算任務是怎么運行的，結果如何，以及運行過程中發生了什么問題。這樣，如果有人想查看過去的任務狀態，或者分析為什么某些任務失敗了，就可以通過JobHistoryServer找到答案。

總結一下，ResourceManager是指揮官，NodeManager是前線工人，而JobHistoryServer是記錄歷史的檔案管理員。它們一起協作，確保Hadoop集群能夠高效、穩定地運行各種計算任務。