Hadoop组成架构

　　Hadoop是apache用来“处理海量数据存储和海量数据分析”的分布式系统基础架构，更广义的是指hadoop生态圈。
Hadoop的优势
　　高可靠性：hadoop底层维护多个数据副本，即使某个计算单元故障，也不会导致数据丢失。
　　高扩展性：天然支持分布式，可方便的扩展至几千个节点。
　　高容错性：能够自动将失败的任务重新分配。
　　高效性：在mapReduce的思想下，hadoop是并行工作处理任务的。
Hadoop1.x和Hadoop2.x的区别

　　

MapReduce架构概述
　　Mapreduce实际上就是将计算过程分类两个阶段：map和reduce
　　　　1）map阶段：并行处理计算数据
　　　　2）reduce阶段：对map结果进行汇总
HDFS架构概述
　　1. Name Node(nn) 就像一本书的目录。存储文件的元数据:如文件名，文件目录结构，文件属性(创建时间、副本数、文件权限)，以及每个文件的块列表和块所在的dataNode等。
　　2. Data Node(dn) 就像一本书的详细类容。在本地文件系统存储文件块数据，以及数据的校验。
　　3. Seconddary Name Node(2nn)     2NN并非是NameNode热备，他的作用是，辅助namenode工作，定期合并镜像文件和编辑日志，紧急情况下恢复NameNode。个人理解就是，2nn帮助namenode完成edits向fsimage的合并工作。

YARN架构概述
　　Yarn是管理内存调度和cpu资源分配的。
　　*NodeManager(NM)：常驻进程，类似于团队里面的码农，主要作用如下：
　　　　1）管理单个节点的资源。(看禅道，完成自己每天的工作安排)
　　　　2）处理来自ResourceManager的命令。(完成技术经理分配的任务)
　　　　3）处理来自ApplicationMaster的命令。(完成项目组长分配的任务)
　　*ApplicationMaster(AM)：是ResourceManager临时启用的一个节点，不是常驻进程，类似于一个技术小组长：
　　　　1）负责数据的切分，任务的监控与容错。（管理组内同事工作）
　　　　2）为应用程序申请资源分配给内部任务。（向领导为小组申请资源：人力、时间什么的）
　　*ResourceManager(RM) ：常驻进程，一个集群只有一个，用来管理集群调度情况的，就像一个部门的技术经理一样，其作用如下：
　　　　1）处理客户端请求，进行资源分配与调度。(对接产品需求，分给手下的人)
　　　　2）监控nodeManager（管理团队成员每天的工作）
　　　　3）启动或监控applicationMaster（可能项目太小不想亲自动手，临时任命一个小组长）
　　*Container：非常驻进程，它是yarn中的资源抽象，他封装了某个节点上的多维度资源，入内存，CPU，磁盘网络等。Am就运行在这里面，Nm通过打开关闭Container开完成资源的调度。