HDFS
hadoop Distributed FileSystem:hadoop 分布式文件系统
-检索：NameNode（1个）:管理有在HDFS上所存储的文件的元数据

-存储：DataNode（多个）:真正负责存储数据的节点
以块为单位，对文件进行切分，实现分布式存储。

-辅助： SecondaryNameNode:（可选，1个）负责辅助NameNode工作

YARN:
负责分布式集群中所有资源的管理和调度

核心进程：
ResourceManager:（1个）资源管理者：负责整个集群中所有节点资源的管理和调度

NodeManager:（N个）节点资源管理者，负责单个节点资源的管理和调度

运行MR任务时：
ApplicationMaster:单个Job在运行在YARN上时，启动一个当前job的AppMR，这个进程负责这个Job所有Task资源申请，以及状态检测,容错

Container:计算资源的抽象表达，一个Container中封装了若干计算资源，例如，CPU，内存。每个task都需要一个container
作用：将当前Task计算所需的资源，进行隔离，防止被其他task占用。

MapReduce:
mapReduce时编程模型，一个程序只有按照MapReduce指定的模型进行编程，才能运行在Yarn上

Job:一个编写好的MapReduce程序，称为一个Job
job运行两阶段：
Map阶段：将总数据且分为多片，每一片交由一个进程执行，该进程称为MapTask
Reduce阶段：负责将多个MapTask产生的结果进行合并！这个合并的进程称为ReduceTask!
一个Job会启动多个MapTask和多个ReduceTask!