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(Hadoop 分布式文件系统)
HDFS 是 Hadoop 生态圈中提供分布式存储支持的系统，上层的很多计算框架(Hbase、Spark 等)都依赖于 HDFS 存储。若要构建 HDFS 文件系统，不需要特有的服务器，普通 PC 即可实现，它对硬件和磁盘没有任何特殊要求，也就是说，HDFS 可在低成本的通用硬件上运行。前面的介绍中，我们也看到了，它不但解决了海量数据存储问题，还解决了数据安全问题。为了更好的理解它的作用，我们来看一个 HDFS 分布式文件系统的实现原理图：
可以看出，HDFS 主要由 NameNode 和 DataNode 两部分组成。NameNode 是 HDFS 的管理节点，它存储了元数据(文件对应的数据块位置、文件大小、文件权限等)信息，同时负责读、写调度和存储分配；
DataNode 节点是真正的数据存储节点，用来存储数据。另外，在 DataNode 上的每个数据块会根据设置的副本数进行分级复制，保证同一个文件的每个数据块副本都不在同一个机器上。
2，mapreduce（分布式计算框架）
mapreduce是一种计算模型，用于处理大数据量的计算。其中map对应数据集上的独立元素进行指定的操作，生成键-值对形式中间，reduce则对中间结果中相同的键的所有值进行规约，以得到最终结果。jobtracker：master节点，只有一个，管理所有作业，任务/作业的监控，错误处理等，将任务分解成一系列任务，并分派给tasktracker。tacktracker：slave节点，运行 map task和reducetask；并与jobtracker交互，汇报任务状态。map task：解析每条数据记录，传递给用户编写的map（）并执行，将输出结果写入到本地磁盘（如果为map—only作业，则直接写入HDFS）。reduce task：从map 它深刻地执行结果中，远程读取输入数据，对数据进行排序，将数据分组传递给用户编写的reduce函数执行。
3. Yarn(分布式资源管理器)
计算模型层出不穷，这么多计算模型如何协同工作、如何做好资源管理，就显得至关重要了。于是，在 MapReduce 基础上演变出了 Yarn 这个资源管理器，它的出现主要就是为了解决原始 Hadoop 扩展性较差、不支持多种计算模型的问题。在YARN中，支持CPU和内存两种资源管理，资源管理由ResourceManager(RM)、ApplicationMaster(AM)和NodeManager(NM)共同完成。其中，RM负责对各个NM上的资源进行统一管理和调度。而NodeManager则负责资源的供给和隔离。当用户提交一个应用程序时，会创建一个用以跟踪和管理这个程序的AM，它负责向RM申请资源，并要求NM启动指定资源的任务。这就是YARN的基本运行机制。最后，Yarn 作为一个通用的分布式资源管理器，它可以管理多种计算模型，如 Spark、Storm、MapReduce 、Flink 等都可以放到 Yarn 下进行统一管理。
4. Spark(内存计算)
Spark 提供了内存中的分布式计算能力，相比传统的 MapReduce 大数据分析效率更高、运行速度更快。总结一句话：以内存换效率。说到 Spark，不得不提 MapReduce。传统的 MapReduce 计算过程的每一个操作步骤发生在内存中，但产生的中间结果会储存在磁盘里，下一步操作时又会将这个中间结果调用到内存中，如此循环，直到分析任务最终完成。这就会产生读取成本，造成效率低下。 而 Spark 在执行分析任务中，每个步骤也是发生在内存之中，但中间结果会直接进入下一个步骤，直到所有步骤完成之后才会将最终结果写入磁盘。也就是说 Spark 任务在执行过程中，中间结果不会“落地”，这就节省了大量的时间。在执行一个分析任务中，如果执行步骤不多，可能看不出 MapReduce 和 Spark 执行效率的区别，但是当一个任务有很多执行步骤时，Spark 的执行效率就体现出来了。
5，hbase（分布式列存数据库）
hbase是一个针对结构化数据的可伸缩，高可靠，高性能，分布式和面向列的动态模式数据库。和传统关系型数据库不同，hbase采用了bigtable的数据模型：增强了稀疏排序映射表（key/value）。其中，键由行关键字，列关键字和时间戳构成，hbase提供了对大规模数据的随机，实时读写访问，同时，hbase中保存的数据可以使用mapreduce来处理，它将数据存储和并行计算完美结合在一起。
6. Hive(数据仓库)
由Facebook开源，最初用于解决海量结构化的日志数据统计问题。hive定于了一种类似sql的查询语言（hql）将sql转化为mapreduce任务在hadoop上执行。Hive 定义了一种类似 SQL 的查询语言(HQL)，它可以将 SQL 转化为 MapReduce 任务在 Hadoop 上执行。这样，小李就可以用更简单、更直观的语言去写程序了。因此，哪怕你不熟悉 MapReduce 程序，只要会写标准的 SQL 语句，也能对 HDFS 上的海量数据进行分析和计算。
7. Oozie(工作流调度器)
对于 Oozie 来说，工作流就是一系列的操作(如 Hadoop 的 MR，Pig 的任务、Shell 任务等)，通过 Oozie 可以实现多个任务的依赖性。也就是说，一个操作的输入依赖于前一个任务的输出，只有前一个操作完全完成后，才能开始第二个。 Oozie 工作流通过 hPDL 定义(hPDL 是一种 XML 的流程定义语言)，工作流操作通过远程系统启动任务。当任务完成后，远程系统会进行回调来通知任务已经结束，然后再开始下一个操作。
8. Sqoop 与 Pig
通过 Sqoop(SQL-to-Hadoop)就能实现，它主要用于传统数据库和 Hadoop 之间传输数据。数据的导入和导出本质上是 MapreDuce 程序，充分利用了 MR 的并行化和容错性。通过 Hive 可以把脚本和 SQL 语言翻译成 MapReduce 程序，扔给计算引擎去计算。Pig 与 Hive 类似，它定义了一种数据流语言，即 Pig Latin，它是 MapReduce 编程的复杂性的抽象，Pig Latin 可以完成排序、过滤、求和、关联等操作，支持自定义函数。Pig 自动把 Pig Latin 映射为 MapReduce 作业，上传到集群运行，减少用户编写 Java 程序的苦恼。
9. Flume(日志收集工具)
cloudera开源的日志收集系统，具有分布式，高可靠，高容错，易于定制和扩展的特点。他将数据从产生，传输，处理并写入目标的路径的过程抽象为数据流，在具体的数据流中，数据源支持在flume中定制数据发送方，从而支持收集各种不同协议数据.
2. 对比Hadoop与Spark的优缺点。
mapreduce 读 – 处理 - 写磁盘 -- 读 - 处理 - 写
spark 读 - 处理 - 处理 --（需要的时候）写磁盘 - 写
park 是在借鉴了 MapReduce 之上发展而来的，继承了其分布式并行计算的优点并改进了 MapReduce 明显的缺陷，（spark 与 hadoop 的差异）具体如下：
首先，Spark 把中间数据放到内存中，迭代运算效率高。MapReduce 中计算结果需要落地，保存到磁盘上，这样势必会影响整体速度，而 Spark 支持 DAG 图的分布式并行计算的编程框架，减少了迭代过程中数据的落地，提高了处理效率。（延迟加载）
其次，Spark 容错性高。Spark 引进了弹性分布式数据集 RDD (Resilient DistributedDataset) 的抽象，它是分布在一组节点中的只读对象集合，这些集合是弹性的，如果数据集一部分丢失，则可以根据“血统”（即允许基于数据衍生过程）对它们进行重建。另外在RDD 计算时可以通过 CheckPoint 来实现容错。
最后，Spark 更加通用。mapreduce 只提供了 Map 和 Reduce 两种操作，Spark 提供的数据集操作类型有很多，大致分为：Transformations 和 Actions 两大类。Transformations包括 Map、Filter、FlatMap、Sample、GroupByKey、ReduceByKey、Union、Join、Cogroup、MapValues、Sort 等多种操作类型，同时还提供 Count, Actions 包括 Collect、Reduce、Lookup 和 Save 等操作
3. 如何实现Hadoop与Spark的统一部署？
Spark可运行于YARN之上，与Hadoop进行统一部署，即“Spark on YARN”，资源管理和调度依赖YARN，分布式存储则依赖HDFS。
