标签：Hadoop YARN MapReduce 概述 Spark 数据 节点
一.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。
3.YARN资源调度和管理框架 YARN 是负责集群资源调度管理的组件。YARN 的目标就是实现“一个集群多个框架”，即在一个集群上部署一个统一的资源调度管理框架YARN，在YARN之上可以部署其他各种计算框架，比如MapReduce、Tez、Storm、Giraph、Spark、OpenMPI等，由YARN为这些计算框架提供统一的资源调度管理服务（包括 CPU、内存等资源），并且能够根据各种计算框架的负载需求，调整各自占用的资源，实现集群资源共享和资源弹性收缩。
4.4.HBase
HBase 是针对谷歌 BigTable 的开源实现，是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。
HBase可以支持超大规模数据存储，它可以通过水平扩展的方式，利用廉价计算机集群处理由超过10亿行元素和数百万列元素组成的数据表 5.Hive Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以用于对存储在Hadoop文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析处理。 6.Flume Flume 是 Cloudera 公司开发的一个高可用的、高可靠的、分布式的海量日志采集、聚合和传输系统。Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方的能力。 7.Sqoop Sqoop是SQL-to-Hadoop的缩写，主要用来在Hadoop和关系数据库之间交换数据，可以改进数据的互操作性。
通过Sqoop，可以方便地将数据从MySQL、Oracle、PostgreSQL等关系数据库中导入Hadoop（比如导入到HDFS、HBase或Hive中），或者将数据从Hadoop导出到关系数据库，使得传统关系数据库和Hadoop之间的数据迁移变得非常方便。 8. Sqoop 与 Pig
通过 Sqoop(SQL-to-Hadoop)就能实现，它主要用于传统数据库和 Hadoop 之间传输数据。数据的导入和导出本质上是 MapreDuce 程序，充分利用了 MR 的并行化和容错性。
Pig 与 Hive 类似，它定义了一种数据流语言，即 Pig Latin，它是 MapReduce 编程的复杂性的抽象，Pig Latin 可以完成排序、过滤、求和、关联等操作，支持自定义函数。Pig 自动把 Pig Latin 映射为 MapReduce 作业，上传到集群运行，减少用户编写 Java 程序的苦恼。
9.ZooKeeper(分布式协作服务)
对集群技术应该并不陌生，就拿最简单的双机热备架构来说，双机热备主要用来解决单点故障问题，传统的方式是采用一个备用节点，这个备用节点定期向主节点发送 ping 包，主节点收到 ping 包以后向备用节点发送回复信息，当备用节点收到回复的时候就会认为当前主节点运行正常，让它继续提供服务。而当主节点故障时，备用节点就无法收到回复信息了，此时，备用节点就认为主节点宕机，然后接替它成为新的主节点继续提供服务。 10.Ambari(大数据运维工具)
Ambari 是一个大数据基础运维平台，它实现了 Hadoop 生态圈各种组件的自动化部署、服务管理和监控告警，Ambari 通过 puppet 实现自动化安装和配置，通过 Ganglia 收集监控度量指标，用 Nagios 实现故障报警。目前 Ambari 已支持大多数 Hadoop 组件，包括 HDFS、MapReduce、Oozie、Hive、Pig、 Hbase、ZooKeeper、Sqoop、Kafka、Spark、Druid、Storm 等几十个常用的 Hadoop 组件。
二.对比Hadoop与Spark的优缺点。 hadoop：两步计算在磁盘存储 Spark:多布计算，内存存储
Hadoop的优点：
1、高可靠性2、高扩展性3、高效性4、高容错性。
Hadoop的不足
Hadoop作为一个处理大数据的软件框架，虽然受到众多商业公司的青睐，但是其自身的技术特点也决定了它不能完全解决大数据问题。在当前Hadoop的设计中，所有的metadata操作都要通过集中式的NameNode来进行，NameNode有可能是性能的瓶颈。当前Hadoop单一NameNode、单一Jobtracker的设计严重制约了整个Hadoop可扩展性和可靠性。
Spark的优缺点 首先，Spark 把中间数据放到内存中，迭代运算效率高。MapReduce 中计算结果需要落地，保存到磁盘上，这样势必会影响整体速度，而 Spark 支持 DAG 图的分布式并行计算的编程框架，减少了迭代过程中数据的落地，提高了处理效率。（延迟加载）其次，Spark 容错性高。Spark 引进了弹性分布式数据集 RDD (Resilient DistributedDataset) 的抽象，它是分布在一组节点中的只读对象集合，这些集合是弹性的，如果数据集一部分丢失，则可以根据“血统”（即允许基于数据衍生过程）对它们进行重建。另外在RDD 计算时可以通过 CheckPoint 来实现容错。
最后，Spark 更加通用。mapreduce 只提供了 Map 和 Reduce 两种操作，Spark 提供的数据集操作类型有很多，大致分为：Transformations 和 Actions 两大类。Transformations包括 Map、Filter、FlatMap、Sample、GroupByKey、ReduceByKey、Union、Join、Cogroup、MapValues、Sort 等多种操作类型，同时还提供 Count, Actions 包括 Collect、Reduce、Lookup 和 Save 等操作
三.如何实现Hadoop与Spark的统一部署？
Hadoop和Spark的统一部署
一方面，由于Hadoop生态系统中的一些组件所实现的功能，目前还是无法由Spark取代的，比如，Storm可以实现毫秒级响应的流计算，但是，Spark则无法做到毫秒级响应。另一方面，企业中已经有许多现有的应用，都是基于现有的Hadoop组件开发的，完全转移到Spark上需要一定的成本。因此，在许多企业实际应用中，Hadoop和Spark的统一部署是一种比较现实合理的选择。
由于Hadoop MapReduce、HBase、Storm和Spark等，都可以运行在资源管理框架YARN之上，因此，可以在YARN之上进行统一部署（如图9-16所示）。这些不同的计算框架统一运行在YARN中，可以带来如下好处：
标签：Hadoop,YARN,MapReduce,概述,Spark,数据,节点 来源： https://www.cnblogs.com/wjzblogs/p/15922353.html
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