1）高可靠性：Hadoop底层拥有多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，数据也不会发生丢失
2）高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的拓展数以千计的节点
3）高效性：在mapreduce下，Hadoop并行工作，加快了任务处理的速度
4）高容错性：能够自动将执行失败的任务重新分配
Hadoop1.x的组成：common（辅助工具）、HDFS（数据存储）、MapReduce（计算、调度资源）
Hadoop2.x的组成：common（辅助工具）、HDFS（数据存储）、yarn（资源调度）、MapReduce（计算）
在Hadoop1.x中MapReduce负责资源的调度和计算，耦合性较大，而在Hadoop2.x中MapReduce只负责计算，由yarn来负责资源的调度，分工明确。
1 ) NameNode ︰存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件的一些属性（生成时间、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 ) DataNode：在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。
3 ) Secondary NameNode：用来监控HDFS状态的辅助后台程序，每隔一段时间获取HDFS元数据的快照。
ResourceManager主要作用如下
（1）处理客户端请求
（2）监控NodeManager
（3）启动或者监控ApplicationMaster
（4）资源的调度与分配
NodeManager主要作用如下
（1）管理单个节点上的资源
（2）处理来自ResourceManager的命令
（3）处理来自ApplicationMaster的命令
ApplicationMaster作用如下
（1）负责数据的切分
（2）为应用程序申请资源并分配给内部的任务
（3）任务的监控与容错
Container
Container是YARN中的资源抽象，它封装了某个节点上的多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络等。
MapReduce将计算过程分为两个阶段: Map和 Reduce
（1）Map阶段并行处理输入数据
（2）Reduce阶段对Map结果进行汇.总
