HADOOP类
（1） InputFormat：将输入的数据分割成split,并将split拆分成<k,v>作为map输入。Job.setInputFormatClass()设置，TextInputFormat将文本按行分割成split，LineRecorderReader将每行解析为<k,v>
（2） Mapper：实现map函数，将输入的<k,v>生成中间结果，通过job.setMapperClass()设置。
（3） Combiner：实现combine函数，合并中间具有相同key的键值对，通过job.setCombinerClass()设置。
（4） Partitioner:实现getPartition函数，用于在Shuffle过程中按照key将中间数据分为R份，每份由一个Reducer负责。通过job.setPartitionerClass()设置， 默认使用HashPartitioner类，使用哈希完成Shuffle过程。
（5） Reducer:实现reduce函数，将中间结果合并，得到最终结果。通过job.setReduceClass()设置。
（6） OutputFormat:负责输出最终结果。通过job.setOutputFormatClass()设置，默认使用TextOutputFormat将最终结果以文本输出。
Hadoop有四大核心模块：
Common 常用工具类报 HDFS 数据存储
YARN作业调度+资源管理平台 MAPReduce 数据处理
HDFS 核心组件
Namenode 管理文件系统的命名空间，维护文件系统树，保存着所有文件信息
这些信息通过fsimage和edits文件被持久到磁盘中。
Datanode文件系统中真正存储数据的地方 接口客户端或元数据信息（namenode）写入或者读取数据块请求
Secondarynamenode：不是namenode节点，是namenode出现问题的备用节点
其负责定期合并namenode产生的fsimage和edits文件，防止日志文件过大。
通常不和namenode在一个节点上，合并操作占用CPUD大量时间，会影响namenode正常工作。
备注：Hadoop下载节点http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/
NameNode是HDFS的守护程序，负责记录文件是如何分割成数据块，以及这些数据块分别存在哪些数据节点上。主要对内存及I/O进行管理。由于其在集群中一个单点，如果NameNode宕机，整个系统无法运行。
DataNode集群中每个从服务器都有一个DataNode后台程序，负责吧HDFS数据块读写到本地文件系统。读写时，先由NameNode告诉去哪个DataNode进行具体读写
Secondary NameNode用来监控HDFS状态的辅助后台程序。每个集群中只有一个。定期保存NameNode的快照，可将NameNode的宕机损失降到最低，同时作为备用NN使用。
Yarn源于MapReduce框架不足，将原有的JobTracker主要的资源管理和job调度/监控分成两个单独守护进程ResourceManager和每个Application有一个ApplicationMaster。RM和NM组成了基本的数据计算框架。RM协调集群的资源利用，需要向其申请资源。NM主要负责启动RM分配给AM的container，并监视器运行情况。