从今天开始新的系列：Hadoop总结篇
之前的hadoop学习篇由于是学习过程中随手记下来的一些内容，不具有系统性。所以在这个系列中，将凭着这段时间的研究心得，来记录一些自认为比较重要的东西。
比如作业从提交到执行到写出结果，将有一个从浅到深，逐步深入的过程。另外一些开发过程中使用到的比较零碎的东西，将会以外篇的形式记录。
hadoop版本：2.7.X
由于是第一篇，那么先来个综述吧。
学习hadoop我们到底要学些什么？
在2.x以后，hadoop的体系结构基本按如下三部分划分：
第一部分就是HDFS文件存储系统。就像我们操作系统的任意一种存储系统一样，这个模块决定了文件存在哪里，怎么存取。只不过他被hadoop集成使用。
主要的进程有三个： NameNode DataNode SecondaryName 这三个类，是有main函数的
第二部分就是计算框架mapreduce，同hadoop1.x里的实现基本一致
第三部分是调度框架yarn
yarn的作用是什么？调度！这个词是精髓，调度资源，调度任务。
主要进程：resourceManager ApplicationMaster，NodeManager这三个类，也是有main函数的。
我们要学的，主要就是这三部分内容。
下面先概括的说一下执行一个job的基本工作流程：
resourceManager 接到客户端提交的任务，会申请资源（container），本质是在集群中的一台机器上，与其上的NodeManager协调，在资源上启动ApplicationMaster。
然后把job的控制权交给ApplicationMaster。后者接管后，根据任务的描述信息，去向resourceManager 申请运行task的资源。根据resourceManager 的回馈（资源可用情况描述），与可用的节点（NodeManager）协调，启动task任务。
task任务启动，那么就使用计算框架内容执行具体的计算了。
而hdfs文件读取，贯穿于整个job执行阶段。
这里有必要说明一下，Job 和Application的关系，其实两者是一个东西在不同阶段的描述。提交的时候叫Job，提交后，hadoop系统跑起来后，那就是Application了。就好像一个人小时候在家里，家人都叫乳名。上学后，就用正式名字来称呼了。