hadoop是什么
hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式基础架构，用户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；
hadoop实现了一个分布式文件系统，简称HDFS，HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上；而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。HDFS放宽了POSIX的要求，可以以流的形式访问文件系统中的数据；
hadoop核心组件：
HDFS分布式文件系统：解决海量数据存储；
YARN作业调度和集群资源管理的框架：解决资源任务调度；
MAPREDUCE分布式运算编程框架：解决海量数据计算；
hadoop发展简史
hadoop是Apache Lucene创始人Doug Cutting创建的。最早起源于Nutch，它是Lucene的子项目。Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎，包括网页抓取，索引，查询等功能，但随着抓取网页数量的增加，遇到了严重的可扩展性问题：如何解决数十亿网页的存储和索引问题；
2003年Google发表了一篇论文为该问题提供了可行的解决方案。论文中描述的是谷歌的产品架构，该架构称为：谷歌分布式文件系统（GFS），可以解决他们在网页爬取和索引过程中产生的超大文件的存储需求；
2004年Google发表论文向全世界介绍了谷歌版的MapReduce系统；
同时期，Nutch的开发人员完成了相应的开源实现HDFS和MapReduce，并从Nutch中剥离成为独立项目hadoop，到2008年1月hadoop成为Apache顶级项目，迎来了它的快速发展期；
2006年Google发表了论文是关于BigTable的，这促使了后来的Hbase的发展；
因此，Hadoop及其生态圈的发展离不来Google的贡献；
hadoop三大发行版本
hadoop三大发行版本：Apache，Cloudera，Hortonworks
Apache版本最原始的版本，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；
hadoop特性优点
1.扩容能力：hadoop是在可用的计算机集群间分配数据并完成计算的，这些集群可用方便的扩展到数以千计的节点中；
2.成本低：hadoop通过普通廉价的机器组成服务器集群来分发以及处理数据，以至于成本很低；
3.高效率：通过并发数据，hadoop可以在节点之间动态并行的移动数据，是的速度非常快；
4.可靠性：能自动维护数据的多份复制，并且在任务失败后自动地重新部署计算任务。所以hadoop的按位存储和处理数据的能力值得人们的信赖；
hadoop1.x和hadoop2.x区别
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；
hadoop的组成
1.HDFS架构概述（数据存储）
NameNode(nn)：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；（数据的索引）
DataNode(dn)：在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的效验和；（数据的本身）
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；
2.YARN架构概述（资源调度）
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内部的任务；
3.任务的监控与容错；
Container（容器）：
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，网络等；
3.MapReduce架构概述（运算）
MapReducer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；