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。
①HDFS（分布式文件系统）：HDFS是整个hadoop体系的基础 。
功能：负责数据的存储与管理。HDFS有着高容错性（fault-tolerant）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。
②MapReduce（分布式计算框架）：MapReduce是一种基于磁盘的分布式并行批处理计算模型。
功能：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。
③Spark（分布式计算框架）：Spark是一种基于内存的分布式并行计算框架。
同样是处理大数据计算，不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
④Flink（分布式计算框架）：Flink是一个基于内存的分布式并行处理框架。
功能类似于Spark，但在部分设计思想有较大出入。对 Flink 而言，其所要处理的主要场景就是流数据，批数据只是流数据的一个极限特例而已。
⑤Yarn/Mesos（分布式资源管理器）：YARN是下一代MapReduce，即MRv2，是在第一代MapReduce基础上演变而来的。
功能：主要是为了解决原始Hadoop扩展性较差，不支持多计算框架而提出的
⑥Zookeeper（分布式协作服务）：Hadoop的许多组件依赖于Zookeeper，它运行在计算机集群上面。
功能：协调服务/解决分布式环境下的数据管理问题（即用于管理Hadoop操作，如统一命名，状态同步，集群管理，配置同步等）。
⑦ Sqoop（数据同步工具）：Sqoop是SQL-to-Hadoop的缩写。
功能：主要用于传统数据库和Hadoop之前传输数据。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。
Sqoop利用数据库技术描述数据架构，用于在关系数据库、数据仓库和Hadoop之间转移数据。
⑧Hive/Impala（基于Hadoop的数据仓库）：Hive定义了一种类似SQL的查询语言(HQL),将SQL转化为MapReduce任务在Hadoop上执行。
功能：通常用于离线分析。
HQL用于运行存储在Hadoop上的查询语句，
Hive功能：Hive让不熟悉MapReduce开发人员也能编写数据查询语句，然后这些语句被翻译为Hadoop上面的MapReduce任务。
Impala功能：用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP（大规模并行处理）SQL查询引擎。 它是一个用C ++和Java编写的开源软件。 与Apache Hive不同，Impala不基于MapReduce算法。 它实现了一个基于守护进程的分布式架构，它负责在同一台机器上运行的查询执行的所有方面。因此执行效率高于Apache Hive。
⑨HBase（分布式列存储数据库）：HBase是一个建立在HDFS之上，面向列的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。
HBase采用了BigTable的数据模型：增强的稀疏排序映射表（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地结合在一起。
Flume（日志收集工具）：Flume是一个可扩展、适合复杂环境的海量日志收集系统。
功能：将数据从产生、传输、处理并最终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。同时，Flume数据流提供对日志数据进行简单处理的能力，如过滤、格式转换等。此外，Flume还具有能够将日志写往各种数据目标（可定制）的能力。
Flume以Agent为最小的独立运行单位，一个Agent就是一个JVM。单个Agent由Source、Sink和Channel三大组件构成
Kafka（分布式消息队列）：Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。
功能：可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。实现了主题、分区及其队列模式以及生产者、消费者架构模式。
生产者组件和消费者组件均可以连接到KafKa集群，而KafKa被认为是组件通信之间所使用的一种消息中间件。KafKa内部氛围很多Topic（一种高度抽象的数据结构），每个Topic又被分为很多分区（partition），每个分区中的数据按队列模式进行编号存储。被编号的日志数据称为此日志数据块在队列中的偏移量（offest），偏移量越大的数据块越新，即越靠近当前时间。生产环境中的最佳实践架构是Flume+KafKa+Spark Streaming。
12、Oozie（工作流调度器）:Oozie是一个可扩展的工作体系，集成于Hadoop的堆栈，用于协调多个MapReduce作业的执行。
功能：能够管理一个复杂的系统，基于外部事件来执行，外部事件包括数据的定时和数据的出现。
2. 对比Hadoop与Spark的优缺点。
Spark是一个快速、通用且可扩展的大数据分析引擎。Spark生态系统已经演变成一系列子项目，包括SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等。Spark是一个基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算，它改进了大数据环境中的实时数据处理，并确保了高容错性和可扩展性。Spark允许用户在大量廉价硬件上部署Spark以形成集群。
Spark是基于MapReduce开发的，继承了分布式并行计算的优点，改进了MapReduce的明显缺陷。（Spark和Hadoop的区别）如下：
首先，Spark将中间数据存储在内存中，从而实现高效的迭代。MapReduce中的计算结果需要存储在磁盘上，这可能会影响整体速度。DAG框架支持分布式数据处理，提高了并行计算的效率。（延迟加载）
其次，Spark具有很高的容错性。Spark引入了弹性分布式数据集（RDD）抽象。它是分布在一组节点中的只读对象的集合。这个系列很有弹性。它们可以根据“谱系”进行重构，从而实现基于数据的推导过程。此外，检查点还可用于在RDD计算期间实现容错。
最后，Spark的用途更加广泛。Map Reduce只提供Map和Reduce操作。Spark提供了许多数据集操作，从转换到操作。您可以执行多种操作，包括映射、筛选、平面映射、采样、GroupByKey、ReduceByKey、并集、联接、Cogroup、MapValues、排序等。它还提供计数和操作，包括收集、减少、查找和保存
结论：Spark是MapReduce的替代品。它与HDFS和Hive兼容，可以集成到Hadoop生态系统中以补偿MapReduce。
3. 如何实现Hadoop与Spark的统一部署？
由于Hadoop生态系统的某些组件实现的功能，目前无法替代spark，例如，Storm可以实现毫秒响应流计算，但spark无法实现毫秒响应。另一方面，企业中已有许多基于现有Hadoop组件的现有应用程序，完全迁移到Spark需要一定的成本。因此，在很多企业实际应用中，统一部署Hadoop和Spark是一个更现实、更合理的选择。
由于Hadoop MapReduce、HBase、Storm和Spark都可以在资源管理框架Thread上运行，因此可以在Thread上统一部署。
