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。
经过多年的发展，Hadoop生态系统不断完善和成熟，目前已经包含多个子项目。除了核心的HDFS和MapReduce以外，Hadoop还包括ZooKeeper、HBase、Hive、Pig、Mahout、Flume、Sqoop、Ambari等功能组件。
1.HDFS（hadoop分布式文件系统）
是hadoop体系中数据存储管理的基础。他是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障。
client：切分文件，访问HDFS，与namenode交互，获取文件位置信息，与DataNode交互，读取和写入数据。
namenode：master节点，在hadoop1.x中只有一个，管理HDFS的名称空间和数据块映射信息，配置副本策略，处理客户 端请求。
DataNode：slave节点，存储实际的数据，汇报存储信息给namenode。
secondary namenode：辅助namenode，分担其工作量：定期合并fsimage和fsedits，推送给namenode；紧急情况下和辅助恢复namenode，但其并非namenode的热备。
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. hive（基于hadoop的数据仓库）
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。
4.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。
5.zookeeper（分布式协作服务）
解决分布式环境下的数据管理问题：统一命名，状态同步，集群管理，配置同步等。
6.sqoop（数据同步工具）
sqoop是sql-to-hadoop的缩写，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。
7.pig（基于hadoop的数据流系统）
定义了一种数据流语言-pig latin，将脚本转换为mapreduce任务在hadoop上执行。通常用于离线分析。
8.mahout（数据挖掘算法库）
mahout的主要目标是创建一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。mahout现在已经包含了聚类，分类，推荐引擎（协同过滤）和频繁集挖掘等广泛使用的数据挖掘方法。除了算法是，mahout还包含了数据的输入/输出工具，与其他存储系统（如数据库，mongoDB或Cassandra）集成等数据挖掘支持架构。
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。
10.Ambari（安装、部署、配置和管理工具）
Apache Ambari是一种基于Web的工具，支持Apache Hdoop集群的安装、部署、配置和管理。
对比Hadoop与Spark的优缺点。
1.运行速度方面：
Spark把中间数据放到内存中，迭代运算效率高。
Hadoop MapReduce将计算结果保存到磁盘上，这样会影响整体速度，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。
2.容错方面：
Spark引进了弹性分布式数据集RDD 的概念，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。
对于Hadoop来说也有容错机制，Hadoop2.0中引入了YARN资源管理组件，以及基于ZooKeeper组件，使得Hadoop同样具有一定的容错性。数据方面使用HDFS的容错机制保证数据完整性。
3.编程方面：
Spark提供的数据集操作类型有很多种，大致分为：转换操作和行动操作两大类，即对RDD的操作，RDD相关操作较多，这里不做表述。此外各个处理节点之间的通信模型不再像Hadoop只有Shuffle一种模式，用户可以命名、物化，控制中间结果的存储、分区等。
MapReduce编程方面操作就比较单一，总的来说只有Map和Reduce两个阶段。
如何实现Hadoop与Spark的统一部署？
由于Hadoop生态系统中的一些组件所实现的功能，目前还是无法由Spark取代的，比如，Storm可以实现毫秒级响应的流计算，但是，Spark则无法做到毫秒级响应。另一方面，企业中已经有许多现有的应用，都是基于现有的Hadoop组件开发的，完全转移到Spark上需要一定的成本。因此，在许多企业实际应用中，Hadoop和Spark的统一部署是一种比较现实合理的选择。