一、什么是hadoop
hadoop是一个开源的分布式计算和存储的框架。
二、什么是mapreduce？
从总体上来讲，MapReduce主要包括三个阶段，map阶段， shuffle阶段， reduce阶段，如果大家对我前面讲的HDFS还有印象，应该能知道split这个过程，其实是HDFS帮我们做了，下面我从map的输入开始，剖析一下整个MapReduce的过程
Map 函数拿到数据以后，会根据用户自定义的逻辑对数据进行处理，然后产生输出。
三、什么是shuttle？
Shuffle：MapReduce的“心脏”，是奇迹发生的地方。
在整个MapReduce的生命周期中，纯粹的Map阶段和过程的reduce过程，其实只占了很小的一部分，整个MapReduce的核心其实是Shuffle过程，也被称为奇迹发生的地方。之前那张Word Count过程图对shuffle这个过程体现的并不是很明显，因为那张图主要是想让大家用Word Count这个实际的列子，对MapReduce整个过程能有一个感性的认识，真正的MapReduce过程，应该像这张图所展示的一样，从map task输出到reduce task输入的这段过程都是shuffle，用一句话概括一下Shuffle做了什么事情就是，把map输出端的结果有序的传递给reduce的输入端。 从上面这个图可以看出，整个shuffle阶段，横跨了Map过程与Reduce过程，所以shuffle阶段又可分为map阶段的shuffle， map-shuffle 和 reduce 阶段的shuffle， reduce-shuffle， 在map-shuffle阶段主要完成了spill这个过程，在reduce-shuffle阶段，主要完成了copy和sort这个过程。 下面我们来详细的看一下shuffle阶段是如何通过spill，copy，sort这个三个过程，把map输出端的结果有序的传递给reduce的输入端。 先来看map-shuffle 阶段的 spill 过程 Spill过程简单来说就是把Map任务输出的中间结果写到本地磁盘上。以后供Reduce调用，做为Reduce端的输入。 但是怎么把中间结果写到磁盘上就比较有讲究了，不是随随便便一写就完事儿了，因为写磁盘的过程中既要考虑到写入的性能，因为不能出一个结果就写一次磁盘，出一个结果就写一次磁盘，这样效率会很低，又要考虑到为后续传递给reduce做准备。因为在实际使用中，一般会不止一个Reduce，而一个Map的输出，最后通常会传递给多个Reduce，如果我们能事先对Map的输出进行分区（这里讲一下partition的概念），或者说的更通俗一点就是把将来要传递给同一个reduce数据都有序的放在一起，这样就可以大大提升接下来从Map输出端拷贝输出结果到Reduce输入端的效率， 纯粹的map和存粹的reduce都只是很小的一部分，在map产生输出的时候，其实就已经的进入到了MapReduce的核心阶段，Shuffle阶段，Shuffle阶段又被称之为“奇迹发生的地方” where the miracle happens 整个shuffle阶段由spill过程，copy过程，sort过程组成。
四、 什么是YARN？
Yarn的定义是 Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者。 因为在Hadoop刚出来的时候，那时候还没有Yarn，Hadoop的工作调度都是由JobTracker和TaskTracker来做的，但是JobTracker和TaskTracker在设计上存在缺陷，主要问题是，单点压力过大最多只能支持近4000台机器，而且容易造成单点故障问题，所以慢慢的被弃用了，后来就出现了Yarn，Yarn在设计上更具有一般性，实际上MapReduce只是Yarn上的一个应用而已，Yarn上不但能支撑MapReduce，还能支撑自打出生以来就火的不要不要的内存计算并行计算框架Saprk，流式计算框架Storm 等等 … Yarn 由五个独立的实体组成。
Client：用来提交（ MapReduce ）Job；
ResourcesManager：用来管理协调分配集群中的资源；
NodeManager：用来启动和监控本地计算机资源单位Container的利用情况；
Application Master：用来协调（ MapReduce ）Job下的Task的运行；
HDFS：用来在其他实体之间共享作业文件。