Mapreduce和YARN

Hadoop 的最常见用法之一是 Web 搜索。虽然它不是唯一的软件框架应用程序，但作为一个并行数据处理引擎，它的表现非常突出。Hadoop 最有趣的方面之一是 Map and Reduce 流程，它受到Google开发的启发。这个流程称为创建索引，它将 Web爬行器检索到的文本 Web 页面作为输入，并且将这些页面上的单词的频率报告作为结果。然后可以在整个 Web 搜索过程中使用这个结果从已定义的搜索参数中识别内容。

MapReduce
最简单的 MapReduce应用程序至少包含 3 个部分：一个 Map 函数、一个 Reduce 函数和一个 main 函数。main 函数将作业控制和文件输入/输出结合起来。在这点上，Hadoop 提供了大量的接口和抽象类，从而为 Hadoop应用程序开发人员提供许多工具，可用于调试和性能度量等。
MapReduce 本身就是用于并行处理大数据集的软件框架。MapReduce 的根源是函数性编程中的 map 和 reduce 函数。它由两个可能包含有许多实例（许多 Map 和 Reduce）的操作组成。Map 函数接受一组数据并将其转换为一个键/值对列表，输入域中的每个元素对应一个键/值对。Reduce 函数接受 Map 函数生成的列表，然后根据它们的键（为每个键生成一个键/值对）缩小键/值对列表。
这里提供一个示例，帮助您理解它。假设输入域是 one small step for man,one giant leap for mankind。在这个域上运行 Map 函数将得出以下的键/值对列表：

（one,1） (small,1） (step,1） (for,1） (man,1） (one,1） (giant,1） (leap,1） (for,1） (mankind,1）

如果对这个键/值对列表应用 Reduce 函数，将得到以下一组键/值对：

（one,2） (small,1） (step,1） (for,2） (man,1）（giant,1） (leap,1） (mankind,1）

结果是对输入域中的单词进行计数，这无疑对处理索引十分有用。但是，假设有两个输入域，第一个是 one small step for man，第二个是 one giant leap for mankind。您可以在每个域上执行 Map 函数和 Reduce 函数，然后将这两个键/值对列表应用到另一个 Reduce 函数，这时得到与前面一样的结果。换句话说，可以在输入域并行使用相同的操作，得到的结果是一样的，但速度更快。这便是 MapReduce 的威力；它的并行功能可在任意数量的系统上使用。

Hadoop

它是如何实现这个功能的？一个代表客户机在单个主系统上启动的 MapReduce应用程序称为 JobTracker。类似于 NameNode，它是 Hadoop 集群中惟一负责控制 MapReduce应用程序的系统。在应用程序提交之后，将提供包含在 HDFS 中的输入和输出目录。JobTracker 使用文件块信息（物理量和位置）确定如何创建其他 TaskTracker 从属任务。MapReduce应用程序被复制到每个出现输入文件块的节点。将为特定节点上的每个文件块创建一个惟一的从属任务。每个 TaskTracker 将状态和完成信息报告给 JobTracker。

Hadoop 的这个特点非常重要，因为它并没有将存储移动到某个位置以供处理，而是将处理移动到存储。这通过根据集群中的节点数调节处理，因此支持高效的数据处理。

Hadoop是一种分布式数据和计算的框架。它很擅长存储大量的半结构化的数据集。数据可以随机存放，所以一个磁盘的失败并不会带来数据丢失。Hadoop也非常擅长分布式计算——快速地跨多台机器处理大型数据集合。
MapReduce是处理大量半结构化数据集合的编程模型。编程模型是一种处理并结构化特定问题的方式。例如，在一个关系数据库中，使用一种集合语言执行查询，如SQL。告诉语言想要的结果，并将它提交给系统来计算出如何产生计算。还可以用更传统的语言(C++，Java)，一步步地来解决问题。这是两种不同的编程模型，MapReduce就是另外一种。
MapReduce和Hadoop是相互独立的，实际上又能相互配合工作得很好。