转自：http://blog.csdn.net/babyfish13/article/details/52527665
1、hadoop1.0时期架构
2、hadoop2.0时期架构
3、hdfs架构
Active Namenode
主 Master（只有一个），管理 HDFS 的名称空间，管理数据块映射信息；配置副本策略；处理客户端读写请求
Secondary NameNode
NameNode 的热备；定期合并 fsimage 和 fsedits，推送给 NameNode；当 Active NameNode 出现故障时，快速切换为新的 Active NameNode。
Datanode
Slave（有多个）；存储实际的数据块；执行数据块读 / 写
Client
与 NameNode 交互，获取文件位置信息；与 DataNode 交互，读取或者写入数据；管理 HDFS、访问 HDFS。
4、MapReduce
源自于 Google 的 MapReduce 论文
发表于 2004 年 12 月
Hadoop MapReduce 是 Google MapReduce 克隆版
MapReduce特点
良好的扩展性
高容错性
适合 PB 级以上海量数据的离线处理
5、yarn架构
6、hadoop1.0与hadoop2.0比较图
7、Hive（基于MR的数据仓库）
由Facebook开源，最初用于海量结构化日志数据统计；ETL（Extraction-Transformation-Loading）工具构建在Hadoop之上的数据仓库；数据计算使用 MapReduce，数据存储使用HDFS
Hive 定义了一种类 SQL 查询语言——HQL
类似SQL，但不完全相同
通常用于进行离线数据处理（采用 MapReduce）；可认为是一个 HQL→MR 的语言翻译器
8、Hbase（分布式数据库）
源自 Google 的 Bigtable 论文
发表于 2006 年 11 月
Hbase 是 Google Bigtable 克隆版
9、Hadoop 发行版（开源版）
