如何用形象的比喻描述大数据的技术生态？Hadoop、Hive、Spark 之间是什么关系？
这篇文章写的通俗易懂，很适合对Hadoop形成一个初步的认识
缘起：
谷歌的三篇论文：GFS（大数据的存储），MapReduce（数据分析），BigTable（存储非结构化数据）
结构化数据：是高度组织和整齐格式化的数据。它是可以放入表格和电子表格中的数据类型，存储与关系型数据库中
关系型数据库：表名，字段，比如Mysql（SQL是一种用于操作数据库的语言，而MYSQL是数据库软件）
非关系型数据库：Nosql
Hadoop：HDFS（分布式文件系统），YARN（作业调度和资源管理框架），MapReduce（并行计算处理框架）
底层HDFS，上面跑MapReduce／Tez／Spark，再上面跑Hive，Pig。基本就是一个数据仓库的构架了。
接下来根据我短暂的实习经历，整理一下我遇到的模块内容
2、HDFS
传统分布式系统缺点：1、负载不均衡 2、网络瓶颈问题
NameNode: 维护集群的目录树结构，对外提供服务
DataNode： 存储数据
Hadoop2中，没个block128m，Hadoop3中256m，在存储数据时，会把同一个block存储在不同的Datanode中，以此形成备份
由于采用的是这种类似目录索引的结构，也就造成了HDFS不适合存储大量小文件。因为每个文件都会在Namenode中生存对应的索引，从而塞满内存
3、MapReduce，Spark 如果要用很多台机器处理，我就面临了如何分配工作，如果一台机器挂了如何重新启动相应的任务，机器之间如何互相通信交换数据以完成复杂的计算等等。这就是MapReduce / Tez / Spark的功能。MapReduce是第一代计算引擎，Tez和Spark是第二代。
Map（映射）阶段，几百台机器同时读取这个文件的各个部分，分别把各自读到的部分分别统计出词频，产生类似（hello, 12100次），（world，15214次）等等这样的Pair（我这里把Map和Combine放在一起说以便简化）；这几百台机器各自都产生了如上的集合，然后又有几百台机器启动Reduce处理。Reducer（归约）机器A将从Mapper机器收到所有以A开头的统计结果，机器B将收到B开头的词汇统计结果（当然实际上不会真的以字母开头做依据，而是用函数产生Hash值以避免数据串化。因为类似X开头的词肯定比其他要少得多，而你不希望数据处理各个机器的工作量相差悬殊）。然后这些Reducer将再次汇总，（hello，12100）＋（hello，12311）＋（hello，345881）= （hello，370292）。每个Reducer都如上处理，你就得到了整个文件的词频结果。
Spark与Mapreduce有什么不同？
1、Spark的速度比MapReduce快,Spark把运算的中间数据存放在内存,迭代计算效率更高;mapreduce的中间结果需要落地,需要保存到磁盘,比较影响性能;
2、spark容错性高,它通过弹性分布式数据集RDD来实现高效容错;mapreduce容错可能只能重新计算了,成本较高;
https://blog.csdn.net/u013013024/article/details/72876427
Spark可以说是圈内最流行的几个大数据处理框架之一了，类似地位的可能还有storm之类的。其最大的优点就是能够几乎底层透明的完成分布式的计算，非常方便开发。
Spark是可以搭建在很多平台上的，比较常见的Spark+Hadoop（作为文件系统）+Hive（作为分布式数据库）的配置。
Spark核心数据结构：RDD
RDD是spark 的核心数据结构，spark 之所以能够做到把分布式做成近乎底层透明，正是依靠了RDD.RDD全称弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets).
Spark.sql
Spark.RDD
Spark.Dataframe
直接去官网看吧
Spark中的driver主要完成任务的调度以及和executor和cluster manager（集群管理器）进行协调。有client和cluster联众模式。client模式driver在任务提交的机器上运行，而cluster模式会随机选择机器中的一台机器启动driver。
输入可能以多个文件的形式存储在HDFS上，每个File都包含了很多块，称为Block。当Spark读取这些文件作为输入时，会根据具体数据格式对应的InputFormat进行解析，一般是将若干个Block合并成一个输入分片，称为InputSplit，注意InputSplit不能跨越文件。随后将为这些输入分片生成具体的Task。InputSplit与Task是一一对应的关系。随后这些具体的Task每个都会被分配到集群上的某个节点的某个Executor去执行。每个节点可以起一个或多个Executor。每个Executor由若干core组成，每个Executor的每个core一次只能执行一个Task。每个Task执行的结果就是生成了目标RDD的一个partiton。
至于partition的数目：
对于数据读入阶段，例如sc.textFile，输入文件被划分为多少InputSplit就会需要多少初始Task。
在Map阶段partition数目保持不变。
在Reduce阶段，RDD的聚合会触发shuffle操作，聚合后的RDD的partition数目跟具体操作有关，例如repartition操作会聚合成指定分区数，还有一些算子是可配置的。
支持SQL！不用多说了吧
MapReduce的程序写起来真麻烦。他们希望简化这个过程。这就好比你有了汇编语言，虽然你几乎什么都能干了，但是你还是觉得繁琐。你希望有个更高层更抽象的语言层来描述算法和数据处理流程。于是就有了Pig和Hive。Pig是接近脚本方式去描述MapReduce，Hive则用的是SQL。它们把脚本和SQL语言翻译成MapReduce程序，丢给计算引擎去计算，而你就从繁琐的MapReduce程序中解脱出来，用更简单更直观的语言去写程序了。
还有流式计算flink，实时消息队列Kafka等等