分布式计算hadoop三大组件

设计原则：移动计算，而不是移动数据

计算层：Map/Reduce
调度层：YARN
数据层：HDFS

这三层之间没有必然的依赖性，只是经常这么搭配，而且都是hadoop那个包里一起安装的，三层都可以独立运行，某一层或者某两层换成其他的而另外两层或者一层不换也是可以的

YARN 调度系统
　　ResourceManager
　　NodeManager
HDFS 存放数据
　　NameNode
　　DataNode

当有一个计算任务到来的时候，首先访问YARN的ResourceManager然后将计算分发给一个或多个NodeManager，由NoadManager执行真正的计算

YARN和HDFS都是主从结构，都是为大数据处理来服务的

通常情况下：

YARN的NodeManage和HDFS的DataNode分别部署在同一台机器上（计算和数据在同一台机子上）

YARN的ResourceManager和HDFS的NameNode通常会各自占用一台机器（因为两个都很废内存）

但这并不是必须的，

ResourceManager可以和NameNode可以在同一台机器上

NodeManager也可以和DataNode也可以在不同的机器上

YARN和HDFS在逻辑上是独立的，可以相互配合也可以独立使用，各自都可以单独启动，只不过他们两个都在Hadoop下

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