Hadoop节点是Hadoop生态系统中的基本计算和存储单元，它们构成了一个分布式文件系统（HDFS）和分布式计算框架（MapReduce）的基础。在Hadoop集群中，主要有以下两种类型的节点：
1. NameNode（主节点）：
NameNode是Hadoop分布式文件系统（HDFS）的核心组件之一。
它负责管理文件系统的命名空间，即存储在HDFS上的所有文件和目录的元数据。
NameNode维护一个全局的文件系统命名空间和文件系统的状态。
它不存储任何实际的数据块，而是存储指向数据块的指针。
在大型集群中，NameNode通常需要处理大量的读写请求，因此可能会成为性能瓶颈。
2. DataNode（数据节点）：
DataNode是HDFS的存储节点，负责存储实际的数据块。
每个DataNode在集群中运行，并且与NameNode通信，以汇报其存储的数据块信息。
当HDFS客户端需要读取或写入数据时，NameNode会告诉客户端哪些数据块存储在哪些DataNode上。
DataNode直接处理与存储相关的所有I/O操作。
在Hadoop生态系统中，除了NameNode和DataNode之外，还可能包括以下类型的节点：
Secondary NameNode：它定期从NameNode获取文件系统的元数据快照，帮助减轻NameNode的负载。
ResourceManager：在YARN（Yet Another Resource Negotiator）框架中，ResourceManager负责集群资源的管理和分配。
NodeManager：NodeManager在Hadoop集群中的每个计算节点上运行，负责管理该节点的资源，并且根据ResourceManager的指示启动和停止容器。
Hadoop节点的设计使得集群能够提供高吞吐量和高可用性，同时支持大规模数据处理。
