本文是我学习Hadoop搭建过程中的各种笔记，内容来自于各种公开的教程，起点非常低，从Linux基础开始，直至在PC上搭建Hadoop成功，是真正的从零开始。
感谢过程中帮助我的各位认识的和不认识的老师。
32、Hdfs的文件读写流程：
写数据流程：
HDFS Clicnt：能操作文件的地方
open 调用了一个类，这个类叫Distributed Filesystem（分布式文件系统）
打开Distributed Filesystem的同时，会向NameNode发出请求，（告诉NameNode要写数据了）写到哪，写的文件在哪，从哪个文件的数据复制的哪，NameNode根据你的文件要写到哪的地址，文件大小和NameNode自身的配置，为你规划有多少块，把DataNode的地址，规划后的地址，反回给你，组成一个地址集合，返回给HDFS Clicnt。
HDFS Clicnt得到DataNode地址的集合，Clicnt再次把文件大小划分成不同的多个Block, 划分成不同的Block之后，按照顺序，一一的写到DataNode里面
FSData Out purstream ：输出流，写到文件里面去，按顺序依次写到DataNode里面
写到DataNode里面后，要放一个是否成功的标志ack
成功后写第二个，再成功后写第三个
原样返回到FSData Out purstream输出流，返回到客户端
此时接受的ack后就把流给关闭了
由Distributed Filesystem（分布式文件系统）告诉NameNode 此次的写入操作完成
读数据流程：
HDFS Clicnt打开Distributed Filesystem分布式文件操作系统
告诉NameNode要进行读操作，告诉NameNode要读的文件的路径在哪，NameNode看到文件路径后，通过元数据拿到文件：有哪些块，这些块的文件地址都在哪，NameNode
把文件所对应的块，块所对应的NameNode的地址，（地址是有顺序的，有机架，会做一个机架感应）封成一个集合，返回给HDFS Clicnt
HDFS Clicnt客户端发起读的操作
再做一个FDSataInput Stream流，每一个块都有三个副本，肯定有一个距离HDFS Clicnt客户端近，选近的读（前提是有机架感应策略）
按照顺序，依次读取DataNode上面的block块的数据流
读完之后返回给FDSataInput Stream ，打印出来或输出到文件里面去
可以参考书《计算类目详解》
33、Yarn概念的讲解：
分布式资源管理框架YARN （yarn是资源管理器和任务调度器）
云计算三层服务：
yarn：相当于一个迷你型操作系统，因为它能管理资原
yarn相当于PaaS这一层
YARN设计目标：
Hadoop1 MepReduce运行图：
Hadoop2.x 以后的MepReduce运行图：
YARN的服务组件：
Client :客户端，能操作，作业的地方
YARN 也是一个主从架构
RescourceManager 主，相当于NameNode ——管理资源的
NodeManager 从，相当于DataNode ——具体干活的
Application Master 每个作业有一个唯一的Application Master负责全部的运行，是单个作业的老大
Container :容器，容器里面装的是资源（CPU、内存等），有这些资源，程序才能运行
YARN服务组件
ResourceManager
NodeManager
Application Master
Container
YARN优势：
YARN资源管理：
Hadoop发现版本：
