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。Oozie
Oozie是可扩展可伸缩的工作流协调管理器。Oozie协调的作业属于一次性的非循环作业，例如MapReduce, Streaming, Pipes, Pig, Hive, Sqoop等等都是。Oozie将要调度的作业作为一个单一的作业来管理。Oozie的
调度基于时间跟数据可用性。具有数据感知功能，可以协调作业之间的依赖关系.
Flume
Flume是一个类似facebook的scribe的分布式，高可靠，高可用，高效的数据收集器，一般用于聚合众多服务器上面的大量日志到某一个数据中心。
Sqoop
Sqoop用于将关系形数据库（如mysql）或者其它结构化的数据导入到hadoop的生态系统中（HDFS，Hive ， HBase），反过来也可以将hadoop的数据导出为对应的结构形式。
Hue
Hue是cdh专门的一套web管理器，它包括3个部分hue ui，hue server，hue db。hue提供所有的cdh组件的shell界面的接口。你可以在hue编写mr，查看修改hdfs的文件，管理hive的元数据，运行Sqoop，编写Oozie工作流等大量工作。
HCatalog
HCatalog提供表格数据类型到pig，hive，mr的输入数据的转换，HCatalog依赖Hive的元数据存储系统。通过HCatalog的接口pig，hive，mr自到识别这些输入数据的架构。
Avro
Avro是一个数据序列化系统。能保存持久化的数据到hdfs，能传输并且反序列化为高级数据结构。类似facebook的thrift，它也是提供多语言客户端支持的。
HttpFS
HttpFS提供REST HTTP API来读写hdfs。
Mahout
Mahout是一个编写基于大数据的机器学习软件，人工智能程序的协助工具。
Snappy
Snappy是压缩跟解压缩工具，它的应用包括将mr的最终输出结果压缩起来，Sqoop导入数据的时候也可以使用这个压缩引擎.
Whirr
Whirr是将hadoop生态系统云化的一个组件。只需要在Whirr的配置文件里指明你需要的hadoop组件，它能够用一个命令将一个hadoop生态系统完整的部署到像Amazon EC2这样的云服务器中，也能够一个命令回收这个hadoop生态系统及其使用的资源。intel的hadoop发行版也可以实现类似快捷部署的功能。

2.对比Hadoop与Spark的优缺点。一、实现原理的比较
Hadoop和Spark都是并行计算，两者都是用MR模型进行计算
Hadoop一个作业称为一个Job，Job里面分为Map Task和Reduce Task阶段，每个Task都在自己的进程中运行，当Task结束时，进程也会随之结束；
Spark用户提交的任务称为application，一个application对应一个SparkContext，app中存在多个job，每触发一次action操作就会产生一个job。这些job可以并行或串行执行，每个job中有多个stage，stage是shuffle过程中DAGScheduler通过RDD之间的依赖关系划分job而来的，每个stage里面有多个task，组成taskset，由TaskScheduler分发到各个executor中执行；executor的生命周期是和app一样的，即使没有job运行也是存在的，所以task可以快速启动读取内存进行计算。
ps：一个Application -> 多个job ->一个job多个stage -> 一个stage多个task
二、 两者的各方面比较
（1）Spark对标于Hadoop中的计算模块MR，但是速度和效率比MR要快得多；
（2）Spark没有提供文件管理系统，所以，它必须和其他的分布式文件系统进行集成才能运作，它只是一个计算分析框架，专门用来对分布式存储的数据进行计算处理，它本身并不能存储数据；
（3）Spark可以使用Hadoop的HDFS或者其他云数据平台进行数据存储，但是一般使用HDFS；
（4）Spark可以使用基于HDFS的HBase数据库，也可以使用HDFS的数据文件，还可以通过jdbc连接使用Mysql数据库数据；Spark可以对数据库数据进行修改删除，而HDFS只能对数据进行追加和全表删除；
（5）Spark数据处理速度秒杀Hadoop中MR；
（6）Spark处理数据的设计模式与MR不一样，Hadoop是从HDFS读取数据，通过MR将中间结果写入HDFS；然后再重新从HDFS读取数据进行MR，再刷写到HDFS，这个过程涉及多次落盘操作，多次磁盘IO，效率并不高；而Spark的设计模式是读取集群中的数据后，在内存中存储和运算，直到全部运算完毕后，再存储到集群中；
（7）Spark是由于Hadoop中MR效率低下而产生的高效率快速计算引擎，批处理速度比MR快近10倍，内存中的数据分析速度比Hadoop快近100倍（源自官网描述）；
（8）Spark中RDD一般存放在内存中，如果内存不够存放数据，会同时使用磁盘存储数据；通过RDD之间的血缘连接、数据存入内存中切断血缘关系等机制，可以实现灾难恢复，当数据丢失时可以恢复数据；这一点与Hadoop类似，Hadoop基于磁盘读写，天生数据具备可恢复性；
（9）Spark引进了内存集群计算的概念，可在内存集群计算中将数据集缓存在内存中，以缩短访问延迟，对7的补充；
（10）Spark中通过DAG图可以实现良好的容错。
三、Spark相对Hadoop的优越性
（1）Spark基于RDD，数据并不存放在RDD中，只是通过RDD进行转换，通过装饰者设计模式，数据之间形成血缘关系和类型转换；
（2）Spark用scala语言编写，相比java语言编写的Hadoop程序更加简洁；
（3）相比Hadoop中对于数据计算只提供了Map和Reduce两个操作，Spark提供了丰富的算子，可以通过RDD转换算子和RDD行动算子，实现很多复杂算法操作，这些在复杂的算法在Hadoop中需要自己编写，而在Spark中直接通过scala语言封装好了，直接用就ok；
（4）Hadoop中对于数据的计算，一个Job只有一个Map和Reduce阶段，对于复杂的计算，需要使用多次MR，这样涉及到落盘和磁盘IO，效率不高；而在Spark中，一个Job可以包含多个RDD的转换算子，在调度时可以生成多个Stage，实现更复杂的功能；
（5）Hadoop中中间结果存放在HDFS中，每次MR都需要刷写-调用，而Spark中间结果存放优先存放在内存中，内存不够再存放在磁盘中，不放入HDFS，避免了大量的IO和刷写读取操作；
（6）Hadoop适合处理静态数据，对于迭代式流式数据的处理能力差；Spark通过在内存中缓存处理的数据，提高了处理流式数据和迭代式数据的性能；

Hadoop的局限和不足

但是，MapRecue存在以人局限，使用起来比较困难。

·抽象层次低，需要手工编写代码来完成，使用上难以上手。只提供两个操作，Map和Reduce，表达力欠缺。
。一个Job只有Map和Reduce两个阶段(Phase)，复杂的计算需要大量的Job完成，Job之间的依赖关系是由开发者自己管理的。
处理逻辑隐藏在代码细节中，没有整体逻辑中间结果也放在HDFS文件系统中
ReduceTask需要等待所有MapTask都完成后才可以开始
时延高，只适用Batch数据处理，对于交互式数据处理，实时数据处理的支持不够
。对于选代式数据外理性能比较差