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。
1.HDFS 分布式文件系统
Hadoop分布式文件系统HDFS是针对谷歌分布式文件系统（Google File System,GFS）的开源实现，它是Hadoop两大核心组成部分之一，提供了在廉价服务器集群中进行大规模分布式文件存储的能力。
HDFS具有很好的容错能力，并且兼容廉价的硬件设备，因此，可以以较低的成本利用现有机器实现大流量和大数据量的读写。
HDFS采用了主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群包括一个名称节点和若干个数据节点。名称节点作为中心服务器，负责管理文件系统的命名空间及客户端对文件的访问。
集群中的数据节点一般是一个节点运行一个数据节点进程，负责处理文件系统客户端的读/写请求，在名称节点的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制等操作。
客户端访问文件机制
用户在使用 HDFS 时，仍然可以像在普通文件系统中那样，使用文件名去存储和访问文件。
实际上，在系统内部，一个文件会被切分成若干个数据块，这些数据块被分布存储到若干个数据节点上。
当客户端需要访问一个文件时，首先把文件名发送给名称节点，名称节点根据文件名找到对应的数据块（一个文件可能包括多个数据块），再根据每个数据块信息找到实际存储各个数据块的数据节点的位置，并把数据节点位置发送给客户端，最后，客户端直接访问这些数据节点获取数据。在整个访问过程中，名称节点并不参与数据的传输。
这种设计方式，使得一个文件的数据能够在不同的数据节点上实现并发访问，大大提高了数据的访问速度。
2.MapReduce
MapReduce 是一种分布式并行编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算，它将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度抽象到两个函数：Map和Reduce。
MapReduce极大方便了分布式编程工作，编程人员在不会分布式并行编程的情况下，也可以很容易将自己的程序运行在分布式系统上，完成海量数据集的计算。
并行计算流程
在MapReduce中，一个存储在分布式文件系统中的大规模数据集，会被切分成许多独立的小数据块，这些小数据块可以被多个Map任务并行处理。MapReduce框架会为每个Map任务输入一个数据子集，Map任务生成的结果会继续作为Reduce任务的输入，最终由Reduce任务输出最后结果，并写入分布式文件系统。
涉及理念：计算向数据靠拢
MapReduce 设计的一个理念就是“计算向数据靠拢”，而不是“数据向计算靠拢”，因为移动数据需要大量的网络传输开销，尤其是在大规模数据环境下，这种开销尤为惊人，所以，移动计算要比移动数据更加经济。本着这个理念，在一个集群中，只要有可能，MapReduce框架就会将Map程序就近地在 HDFS 数据所在的节点运行，即将计算节点和存储节点放在一起运行，从而减少了节点间的数据移动开销。
3.YARN
YARN 是负责集群资源调度管理的组件。YARN 的目标就是实现“一个集群多个框架”，即在一个集群上部署一个统一的资源调度管理框架YARN，在YARN之上可以部署其他各种计算框架，比如MapReduce、Tez、Storm、Giraph、Spark、OpenMPI等，由YARN为这些计算框架提供统一的资源调度管理服务（包括 CPU、内存等资源），并且能够根据各种计算框架的负载需求，调整各自占用的资源，实现集群资源共享和资源弹性收缩。
通过这种方式，可以实现一个集群上的不同应用负载混搭，有效提高了集群的利用率，同时，不同计算框架可以共享底层存储，在一个集群上集成多个数据集，使用多个计算框架来访问这些数据集，从而避免了数据集跨集群移动，最后，这种部署方式也大大降低了企业运维成本。
YARN支持的计算框架
目前，可以运行在YARN之上的计算框架包括离线批处理框架MapReduce、内存计算框架Spark、流计算框架Storm和DAG计算框架Tez等。和YARN一样提供类似功能的其他资源管理调度框架还包括Mesos、Torca、Corona、Borg等。
4.HBase
HBase 是针对谷歌 BigTable 的开源实现，是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。
HBase可以支持超大规模数据存储，它可以通过水平扩展的方式，利用廉价计算机集群处理由超过10亿行元素和数百万列元素组成的数据表
HBase利用MapReduce来处理HBase中的海量数据，实现高性能计算；利用 Zookeeper 作为协同服务，实现稳定服务和失败恢复；使用HDFS作为高可靠的底层存储，利用廉价集群提供海量数据存储能力，当然，HBase也可以在单机模式下使用，直接使用本地文件系统而不用 HDFS 作为底层数据存储方式，不过，为了提高数据可靠性和系统的健壮性，发挥HBase处理大量数据等功能，一般都使用HDFS作为HBase的底层数据存储方式。此外，为了方便在HBase上进行数据处理，Sqoop为HBase提供了高效、便捷的RDBMS数据导入功能，Pig和Hive为HBase提供了高层语言支持。
5.Hive
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以用于对存储在Hadoop文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析处理。
Hive的学习门槛比较低，因为它提供了类似于关系数据库SQL语言的查询语言——HiveQL，可以通过HiveQL语句快速实现简单的MapReduce统计，Hive自身可以自动将HiveQL语句快速转换成MapReduce任务进行运行，而不必开发专门的MapReduce应用程序，因而十分适合数据仓库的统计分析。
6.Flume
Flume 是 Cloudera 公司开发的一个高可用的、高可靠的、分布式的海量日志采集、聚合和传输系统。
Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方的能力。
7.Sqoop
Sqoop是SQL-to-Hadoop的缩写，主要用来在Hadoop和关系数据库之间交换数据，可以改进数据的互操作性。
通过Sqoop，可以方便地将数据从MySQL、Oracle、PostgreSQL等关系数据库中导入Hadoop（比如导入到HDFS、HBase或Hive中），或者将数据从Hadoop导出到关系数据库，使得传统关系数据库和Hadoop之间的数据迁移变得非常方便。
各组件关系汇总
2.对比Hadoop与Spark的优缺点。
Hadoop的优点
1、Hadoop具有按位存储和处理数据能力的高可靠性。
2、Hadoop通过可用的计算机集群分配数据，完成存储和计算任务，这些集群可以方便地扩展到数以千计的节点中，具有高扩展性。
3、Hadoop能够在节点之间进行动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，处理速度非常快，具有高效性。
4、Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配，具有高容错性。
Hadoop的缺点
1、Hadoop不适用于低延迟数据访问。
2、Hadoop不能高效存储大量小文件。
3、Hadoop不支持多用户写入并任意修改文件。
Spark的优点
1、速度快
基于内存运算时比mapreduce快100倍，基于磁盘运算也快10倍以上
2、使用方便，支持多语言
本地调试很方便
支持多种语言：Scala、Java、Python、R
多种运行模式：Local模式、Standalone模式、Spark On Yarn、Spark On Mesoes、Kubernetes
3、丰富的操作算子
spark有丰富的算子，代码很简洁，几行代码就可以实现mapreduce几个类的工作。
Value型Transformation算子：map、flatMap、mapPartition、filter、union、distinct、distinct、sample、cache、persist
Key-Value型Transformation算子：mapValues、reduceByKey、partitionBy
Action算子：count、foreach、collect、reduce、saveAsTextFile、join、leftOuterJoin、rightOuterJoin
4、支持的场景多
支持批处理、实时处理 Spark Streaming、机器学习 Mllib、图计算 Graphx
各种处理可以在同一个应用中无缝隙使用
5、生态完善、社区活跃
很容易操作hadoop、hbase、cassandra、kafka
文档很全
Spark的缺点
1、流式计算不如flink
2.3版本以前spark的流式计算是将流数据当成小批量的数据（Micro-batch）进行处理，延迟较高，通常大于百毫秒级别；
2.3版本以后开始支持连续处理模型（类flink）, 但功能不如flink全。
2、资源消耗较高
spark是基于内存计算，因此对资源的要求较高，尤其是内存；
当从hdfs上读取很多小文件生成rdd时，rdd元数据会占用较多内存。
3.如何实现Hadoop与Spark的统一部署？
Spark可运行于YARN之上，与Hadoop进行统一部署，即“Spark
on YARN”，资源管理和调度依赖YARN，分布式存储则依赖HDFS。