认知和学习Hadoop，我们必须得了解Hadoop的构成，下面通过Hadoop构件、大数据处理流程，Hadoop核心三个方面进行一下介绍：
hadoop中有3个核心组件：
分布式文件系统：HDFS —— 实现将文件分布式存储在很多的服务器上
分布式运算编程框架：MAPREDUCE —— 实现在很多机器上分布式并行运算
分布式资源调度平台：YARN —— 帮用户调度大量的mapreduce程序，并合理分配运算资源
一、 Hadoop组件
由图我们可以看到Hadoop组件由底层的Hadoop核心构件以及上层的Hadoop生态系统共同集成，而上层的生态系统都是基于下层的存储和计算来完成的。首先我们来了解一下核心构件：Mapreduce和HDFS。Google有bigtable的概念，就是通过一个表格去存储所有的网页数据，从而也带来了Hbase,但Hbase只是这种架构思想，架构并不完全一样。而位于上层的生态就是围绕Hadoop核心构件进行数据集成，数据挖掘，数据安全，数据管理以及用户体验等。
二、 大数据处理：
以上的流程符合大数据所有的应用场景。那么大数据处理，首先必须有各种的数据源，这个数据源包含了所有传统的结构化的数据，服务器的认证以及非结构化的文本（如PDF及CSV）。
接着就是数据存储层，数据存储层可以选择HDFS，也可以选择HBase。它们两个如何来更好的选择呢？HDFS一般是大量数据集的时候用比较好，因为HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。而HBase更多的是利用它的随机写，随机访问的海量数据的一个性能。
然后就是数据处理工具，基本的就是spark和mapreduce,更高级的就是hive和pig，有机会我会做详细的分析。在这些数据处理工具的之后，我们要跟BI和现有的、传统的数据进行集成，这时我们可以使用Impala，进行及时查询。首先我们要提前建好Q，算出维度、指标，通过Impala钻去，切片、切块，速度很快。search就是权威索引，之前工作都做完后，可以通过搜索去查找到需要的信息。
大数据处理都是需要这些组件来发挥作用，只是组件所处的阶段不一样而已,下面来介绍一下核心的组件。
三、 Hadoop核心
这里主要强调YARN：我们都知道大家使用资源都是一个共用集群资源，在使用资源的过程中就需要进行资源控制，而YARN就可以起到控制和使用资源多少的一个作用。