Hadoop1.x、Hadoop2.x、Hadoop3.x区别
Hadoop1.x组成：
Hdfs（数据存储）
Common（辅助工具）
MapReduce（计算+资源调度）
Hadoop2.x组成：
HDFS（数据存储）
Common（辅助工具）
Yarn（资源调度）
Mapreduce（计算）
在Hadoop1.x时代，Hadoop中的MapReduce同时处理业务逻辑运算和资源的调度，耦合性较大
在Hadoop2.x时代，增加了Yarn，Yarn只负责资源的调度，Mapreduce只负责运算。
Hadoop3.x在组成上没有变化
HDFS架构概述
Hadoop Distributed FileSystem，简称HDFS，是一个分布式文件系统
Namenode（NN）：记录每一个文件块存储的位置
存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（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
Datanode（DN）：具体存储数据，在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和
2NN（Secondary NameNode）：辅助Namenode工作，每隔一段时间对Namenode元数据备份
Yarn架构概述
Yet Another Resource Negotiator简称YARN，另一种资源协调者，是Hadoop的资源管理器
主要管理的就是CPU和内存
ResourceManager（RM）：
整个集群资源（内存，CPU等）的老大
NodeManager（NM）：单个节点服务器资源老大
Container：容器，相当一台独立的服务器，里面封装了任务运行所需要的资源，如内存，CPU，磁盘，网络等
ApplicationMaster（AM）：单个任务运行的老大，任务在Container里面运行，用完就可以释放，更灵活
说明：
客户端可以有多个
集群上可以运行多个ApplicationMaster
每个NodeManager上可以有多个Container
到底可以运行多少个：
一个Container容器默认内存是1-8G
Mapreduce架构概述
Mapreduce将计算过程分为两个阶段：Map和Reduce
Map阶段并行处理输入数据
Reduce阶段对Map结果进行汇总
