nicvscs的博客

但是Yarn并不是随Hadoop的推出一开始就有的，Yarn作为分布式集群的资源调度框架，它的出现伴随着Hadoop的发展，使Hadoop从一个单一的大数据计算引擎，成为一个集存储、计算、资源管理为一体的完整大数据平台，进而发展出自己的生态体系，成为大数据的代名词。在Hadoop早期的时候，大数据技术就只有Hadoop一家，这个缺点并不明显。先回忆一下我们学习的MapReduce的架构，在MapReduce应用程序的启动过程中，最重要的就是要把MapReduce程序分发到大数据集群的服务器上。

这次来聊聊Hadoop中使用广泛的分布式计算方案——MapReduce。MapReduce是一种编程模型，还是一个分布式计算框架。 MapReduce作为一种编程模型功能强大，使用简单。运算内容不只是常见的数据运算，几乎大数据中常见的计算需求都可以通过它来实现。

Hadoop的第一个产品是HDFS，可以说分布式文件存储是分布式计算的基础，也可见分布式文件存储的重要性。如果我们将大数据计算比作烹饪，那么数据就是食材，而Hadoop分布式文件系统HDFS就是烧菜的那口大锅。这些年来，各种计算框架、各种算法、各种应用场景不断推陈出新，让人眼花缭乱，但是大数据存储的王者依然是HDFS。为什么HDFS的地位如此稳固呢？在整个大数据体系里面，最宝贵、最难以代替的资产就是数据，大数据所有的一切都要围绕数据展开。

在正式落地谈技术之前，先花一些篇幅说说大数据技术的发展史。我们常说的大数据技术，其实起源于Google在2004年前后发表的三篇论文，分别是分布式文件系统GFS、大数据分布式计算框架MapReduce和NoSQL数据库系统BigTable（如果大家需要可以留言给我，我可以专门解读一下）。