Hadoop集群结构是由多个节点组成的分布式计算系统。它包括以下几个组件：
NameNode（主节点）：负责管理整个集群的元数据，包括文件系统的命名空间、文件的目录结构、权限信息等。NameNode将元数据存储在内存中，并定期将其写入磁盘持久化。
DataNode（数据节点）：负责存储实际的数据块。每个DataNode都包含了一部分数据块，并定期向NameNode报告自己的存储容量和健康状态。
JobTracker（作业跟踪器）：负责接收客户端提交的MapReduce作业，并将作业分解成多个任务（TaskTracker）并分配给可用的节点执行。JobTracker还负责监控任务的执行状态和进度，并重新分配失败的任务。
TaskTracker（任务跟踪器）：负责接收JobTracker分配的任务，并在本地节点上执行。TaskTracker会定期向JobTracker报告任务的状态，并接收JobTracker的指令。
Secondary NameNode（辅助主节点）：负责定期合并NameNode的编辑日志和内存镜像，并生成新的镜像文件。这样可以帮助加速NameNode的恢复过程，减小数据丢失的风险。
Client（客户端）：通过Hadoop提供的API向集群提交作业，并获取执行结果。客户端可以是任何能够与Hadoop集群通信的计算机。
这些组件通过网络互相通信，共同协作完成数据存储和计算任务。Hadoop集群的规模可以根据需求进行扩展，从几个节点到数千个节点不等。
