Hadoop组成：
Hadoop1.x：HDFS（数据存储）、MapReduce（计算+资源调度）
Hadoop2.x、Hadoop3.x：HDFS（数据存储）、MapReduce（计算）、Yarn（资源调度）
HDFS：Hadoop Distribute File System
1、NameNode：管理和存储所有真实数据的元数据（描述数据的数据），如文件名、文件目录结构、文件属性，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。
按照块的大小将文件分块，以块为单位存储数据，默认的块大小是128M.
3、Secondary NameNode：每隔一段时间对NameNode元数据备份
Yarn：对于Yarn来说，资源调度一般指的是内存。
1、Resource Manager：管理和分配整个集群的资源（每个机器的资源）
1）、处理客户端的请求
2）、监控NodeManager
3）、启动或监控ApplicationMaster
当客户端提交一个job，Resource Manager会给当前作业启动一个ApplicationMaster，负责当前作业的执行过程
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
application master --> Resource Master --> Node Manager
③任务的监控与容错
4）、资源的分配和调度
2、Node Manager：管理所在机器的资源
1）、处理来自Resource Manager的命令
2）、处理来自ApplicationMaster的命令
3、Container：对资源的抽象封装，封装了某个节点上的多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络等
task和application master在运行的时候都需要用到资源，这时Container将它们用到的资源进行封装，避免资源的侵占。
MapReduce：将计算过程分为两个阶段：
Map(分)：将数据分到多台机器进行计算
Reduce(合)：将多台机器中运算的结果统一汇总
