1.大数据概述

1.大数据概述

一.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。

1、HDFS（分布式文件系统）

提供分布式数据存储、集中管理功能，为hdaoop生态提供数据基础
2、MapReduce（分布式计算框架）

输入分片(input split)->map阶段->shuffle阶段->reduce阶段
大规模并行数据处理的数据模型，使程序运行在分布式系统
3、Yarn（分布式资源管理器）
YARN作为统一资源管理器，并在此基础上管理协调其他不同的各类框架，灵活分配合理调用
可以一个集群上的不同应用负载混搭，有效提高了集群的利用率。

二、对比Hadoop与Spark的优缺点。

表达能力

MapReduce使用Map和Reduce，难以描述复杂处理过程而Spark除Map和Reduce外，还支持RDD/DataFrame/DataSet等多种数据模型操作，编程模型更加灵活。

磁盘I/O效率

MapReduce直接对磁盘进行I/O，而Spark中间结果存储在内存中效率更高

任务延迟

MapReduce多次I/O增加上下文切换耗能，Spark基于DAG任务调度执行机制，不涉及磁盘IO延迟，迭代运算更快。

三.如何实现Hadoop与Spark的统一部署？

结合Yarn资源管理器基础，进行多种框架混合使用，可以用Spark框架替换MapReduce框架提高计算效率和计算的表达能力，并调整hadoop中其他框架与spark发生资源争夺的情况，降低资源抢占发生的概率。