1.体系结构、源码编译
HDFS+MapReduce。共同点都是都是分布式的，主从关系结构。
HDFS是暴扣主节点NameNode，只有一个；还有从节点DataNode，有很多个。
NameNode含有我们用户存储的文件的元数据信息。把这些数据存放在硬盘上，但是在运行时是加载在内存中的。
缺点：
（1）当我们的NameNode无法在内存中加载全部元数据信息的时候，集群的寿命到头了。
（2）权限设计是不够彻底的。
（3）block 64MB，大量小文件的存储的话，会造成NameNode的内存压力剧增。
改进：
（1）2个NameNode一起共存，组成hdfs federation(联邦)
（2）HA 自动、手工
HDFS的HA（高可靠）
MapReduce包括主节点JobTracker，只有一个；还有从节点TaskTracker,有很多个。
JobTracker主要的工作是管理用户提交的作业和分配资源。
slot
缺点：
（1）对于实时性作业和批处理作业，需要搭建不同的集群环境，每个集群的资源利用率不高。
（2）MapReduce职责过多，需要分解。
Yarn是一个平台，用于处理资源分配和运行任务的。
2.HDFS部署安装
3.Yarn
