1：hadoop简介

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题

并行计算的架构

分布式计算的核心思想就是：分而治之，先分后和

2：Hadoop系统

2.1：hadoop架构

Hadoop核心三剑客
HDFS:数据存储
YARN:系统资源分配管理
MapReduce:计算

1：MapReduce

本身就是用于并行处理大数据集的软件框架。MapReduce 的根源是函数性编程中的 map 和 reduce 函数。它由两个可能包含有许多实例（许多 Map 和 Reduce）的操作组成。Map 函数接受一组数据并将其转换为一个键/值对列表，输入域中的每个元素对应一个键/值对。Reduce 函数接受 Map 函数生成的列表，然后根据它们的键（为每个键生成一个键/值对）缩小键/值对列表 [6] 。


mapreduce运行时会有MrAppMaste、MapTask、ReduceTask三个进程存在

map:切割处理
reduce:合并归约

2：YARN架构

Resource Manager：整个集群资源的统一管理者
Node Manager：单个节点服务器的资源管理者
App Mstr：单个任务运行的管理者
Container：相当于一台独立服务器，里面有任务运行所需要的资源，比如CPU、磁盘、网络等

3：HDFS

HDFS系统架构介绍

2.2：HDFS、YARN、MapReduce三者关系

工作过程概述：

1.用户向YARN中提交应用程序，其中包括ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、用户程序等

2.ResourceManager为该应用程序分配第一个Container，并与对应的Node-Manager通信，要求它在这个Container中启动应用程序ApplicationMaster

3.ApplicationMaster首先向ResourceManager注册，这样用户可以直接通过ResourceManager查看应用程序的运行状态，然后它将为各个任务申请资源，并监控它的运行状态，直到运行结束，即重复步骤4~7

4.ApplicationMaster采用轮询的方式通过RPC协议向ResourceManager申请和领取资源

5.一旦ApplicationMaster申请到资源后，便与对应的NodeManager通信，要求它启动任务

6.NodeManager为任务设置好运行环境（包括环境变量、JAR包、二进制程序等）后，将任务启动命令写到一个脚本中，并通过运行该脚本启动任务MapTask

7.各个任务通过某个RPC协议向ApplicationMaster汇报自己的状态和进度，以让ApplicationMaster随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务。在应用程序运行过程中，用户可随时通过RPC向ApplicationMaster查询应用程序的当前运行状态

8.最后经过ReduceTask将结果返回写到磁盘，HDFS做相应的存储

9.应用程序运行完成后，ApplicationMaster向ResourceManager注销并关闭自己