1.大数据概述

1.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）

HDFS是Hadoop两大核心组成部分之一，提供了在廉价服务器集群中进行大规模分布式文件存储的能力。

2.YARN(资源调度和管理框架）

YARN 是负责集群资源调度管理的组件。

3.MapReduce(分布式计算框架）

MapReduce是分布式并行编程模型，用于大规模数据集的并行计算。

4.Hive（数据仓库）

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以用于对存储在Hadoop文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析处理。

5.Pig（数据流处理）

Pig是数据分析平台，侧重数据查询和分析，而不是对数据进行修改和删除等。需要把真正的查询转换成相应的MapReduce作业

6.Mahout（数据挖掘库）

Mahout用于机器学习和数据分析。

7.Hbase（分布式列存数据库）

HBase 是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。

8.Zookeeper（分布式协作服务）

Zookeeper是协调服务。主要解决分布式环境下的数据管理问题：统一命名，状态同步，集群管理，配置同步等。

Hadoop的许多组件依赖于Zookeeper，它运行在计算机集群上面，用于管理Hadoop操作。

9.Flume（日志收集工具）

Flume 是 一个高可用的、高可靠的、分布式的海量日志采集、聚合和传输系统。

Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方的能力。

10.Sqoop（数据库ETL）

Sqoop主要用来在Hadoop和关系数据库之间交换数据，可以改进数据的互操作性。

11.Ambari

Ambari是配置，监控和管理hadoop的平台。

2.对比Hadoop与Spark的优缺点。

	Hadoop	Spark
优点	1.具有按位存储和处理数据能力的高可靠性 2.通过可用的计算机集群分配数据，完成存储和计算任务，这些集群可以方便地扩展到数以千计的节点中，具有高扩展性。 3.能够在节点之间进行动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，处理速度非常快，具有高效性。 4.能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配，具有高容错性。	1.运算速度快 2.使用方便，支持多语言，本地调试很方便 3.丰富的操作算子 4.支持的场景多 5.生态完善、社区活跃，文档很全
缺点	1.不适用于低延迟数据访问 2.不能高效存储大量小文件 3.不支持多用户写入并任意修改文件	1.流式计算不咋地，功能不太全 2.资源消耗较高

 

3.如何实现Hadoop与Spark的统一部署？

  由于Hadoop MapReduce、HBase、Stom和Spark等，都可以运行再资源管理框架YARN之上，因此，可以再YARN之上进行统一的部署。