hadoop作业
3.hadoop1.x和hadoop2.x区别？haoop的发行版本有哪些？
在文件中2.5Hadoop组成
Hadoop三大发行版本：Apache、Cloudera、Hortonworks。
Apache版本最原始（最基础）的版本，对于入门学习最好。
Cloudera在大型互联网企业中用的较多。
Hortonworks文档较好。
Cloudera：
（1）2008年成立的Cloudera是最早将Hadoop商用的公司，为合作伙伴提供Hadoop的商用解决方案，主要是包括支持、咨询服务、培训。
（2）2009年Hadoop的创始人Doug Cutting也加盟Cloudera公司。Cloudera产品主要为CDH，Cloudera Manager，Cloudera Support
（3）CDH是Cloudera的Hadoop发行版，完全开源，比Apache Hadoop在兼容性，安全性，稳定性上有所增强。
（4）Cloudera Manager是集群的软件分发及管理监控平台，可以在几个小时内部署好一个Hadoop集群，并对集群的节点及服务进行实时监控。Cloudera Support即是对Hadoop的技术支持。
（5）Cloudera的标价为每年每个节点4000美元。Cloudera开发并贡献了可实时处理大数据的Impala项目。
.Hortonworks Hadoop：
（1）2011年成立的Hortonworks是雅虎与硅谷风投公司Benchmark Capital合资组建。
（2）公司成立之初就吸纳了大约25名至30名专门研究Hadoop的雅虎工程师，上述工程师均在2005年开始协助雅虎开发Hadoop，贡献了Hadoop80%的代码。
（3）雅虎工程副总裁、雅虎Hadoop开发团队负责人Eric Baldeschwieler出任Hortonworks的首席执行官。
（4）Hortonworks的主打产品是Hortonworks Data Platform（HDP），也同样是100%开源的产品，HDP除常见的项目外还包括了Ambari，一款开源的安装和管理系统。
（5）HCatalog，一个元数据管理系统，HCatalog现已集成到Facebook开源的Hive中。Hortonworks的Stinger开创性的极大的优化了Hive项目。Hortonworks为入门提供了一个非常好的，易于使用的沙盒。
（6）Hortonworks开发了很多增强特性并提交至核心主干，这使得Apache Hadoop能够在包括Window Server和Windows Azure在内的Microsoft Windows平台上本地运行。定价以集群为基础，每10个节点每年为12500美元。
HDFS组成作用：
HDFS架构概述：
1）NameNode(nn):储存文件的元数据，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
2）DataNode（dn）：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（2nn）：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
YARN框架概述
这里再打一遍加深映像
1）Resour onManager（RM）主要作用如下：
（1）处理客服端请求
（2）监控NodeManager
（3）启动或监控ApplicationMaster
（4）资源的分配与调度
2） NodeManager （NM）主要作用如下
（1）管理单个节点上的资源
（2）处理来自ResourceMarager的命令
（3）处理来自ApplicationMaster的命令
3）ApplicationMaster（AM）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
4）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
MapReduce架构组成和作用
组成由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
MapReduce包括四个组成部分，分别是Client，JobTracker，TaskTracker，Task。
client客户端
每一个Job都会在用户端通过Client类将应用程序以及参数配置Configuration打包成Jar文件存储在HDFS，并把路径提交到JobTracker的master服务，然后由master创建每一个Task（即MapTask和ReduceTask），将它们分发到各个TaskTracker服务中去执行。
JobTracker
JobTracker负责资源监控和作业调度。JobTracker监控所有的TaskTracker与job的健康状况，一旦发现失败，就将相应的任务转移到其它节点；同时JobTracker会跟踪任务的执行进度，资源使用量等信息，并将这些信息告诉任务调度器，而调度器会在资源出现空闲时，选择合适的任务使用这些资源。在Hadoop中，任务调度器是一个可插拔的模块，用于可以根据自己的需要设计相应的调度器。
TaskTracker
TaskTracker会周期性地通过HeartBeat将本节点上资源的使用情况和任务的运行进度汇报给JobTracker，同时执行JobTracker发送过来的命令 并执行相应的操作（如启动新任务，杀死任务等）。TaskTracker使用“slot”等量划分本节点上的资源量。“slot”代表计算资源（cpu，内存等） 。一个Task获取到一个slot之后才有机会运行，而Hadoop调度器的作用就是将各个TaskTracker上的空闲slot分配给Task使用。slot分为MapSlot和ReduceSlot两种，分别提供MapTask和ReduceTask使用。TaskTracker通过slot数目（可配置参数）限定Task的并发度。
Task
Task分为MapTask和Reduce Task两种，均由TaskTracker启动。HDFS以固定大小的block为基本单位存储数据，而对于MapReduce而言，其处理单位是split。split是一个逻辑概念，它只包含一些元数据信息，比如数据起始位置、数据长度、数据所在节点等。它的划分方法完全由用户自己决定。但需要注意的是，split的多少决定了MapTask的数目，因为每一个split只会交给一个MapTask处理。
hadoop文件下的文件夹作用归纳：
bin目录：存放对Hadoop相关服务（HDFS，YARN）进行操作的脚本
etc目录：Hadoop的配置文件目录，存放Hadoop的配置文件
lib目录：存放Hadoop的本地库（对数据进行压缩解压缩功能）
sbin目录：存放启动或停止Hadoop相关服务的脚本
share目录：存放Hadoop的依赖jar包，文档，和官方案例