大家好，我是曜耀。
今天我来讲一讲，hadoop的全家桶：hive，sqoop，HBase，hdfs，yarn，spark。大部分就这些，不过对于我专业大数据来说，其中就hive，sqoop，hdfs这几个用到的是非常多。对此，我就专门以自己的专业来介绍这几个。
首先是hdfs分布式文件系统，他有的组件有：
namenode:存储文件的元数据，接收来自客户端的读写请求
datanode：存储文件数据
secondarynamenode：第二名字节点，定期的检查并且合并FSImage系统快照，editlog编辑日志
这是hdfs的基本对于大数据专业的我来用着是真的舒服啊。对此同一专业的道友懂得都懂。
其中我觉得需要了解是hdfs的容错机制：
本机制和心跳机制
副本机制：每一个数据块都有相应数量的副本
心跳机制：DataNode会发送一个数据包给namenode，namenode接受到这个数据包之后，认为DataNode是正常的，如果接受不到这个心跳包，会认为DataNode挂掉了，namenode就会去找相应的副本，secondarynamenode就会合并最新的系统快照和编辑日志，放在一个新的节点上。
我个人觉得这是非常优秀的，因为这个一避免你的文件的丢失措施，对于我们来说是非常的有好的。
其中对于我们大数据来说最重要的是数据清洗，不得不说一下数据清洗的必须品就是mapreduce，
1.MapReduce执行流程 ?WordCount
2.Partitioner 和combinner
partitioner 是分组，将要清洗的数据按照key来对其进行分组，相同key的放在同一个输出文件中
combiner 是在进入reduce之前，先行合并一次，提高计算效率
我个人觉得这是我们大数据专业吃饭的家伙。因为我们大数据专业主要的就是对数据的清洗和收集，就没什么其他的了。不过除了个别的一些跟深入的技术，对此我只能说，我是小白，在坐的勿喷。还有大佬也勿喷。狗头保命。
接下来就讲一讲yarn的组件，yarn的组件主要是对资源的管理，使得各个组件能够在有效的资源下可以把任务进程运行下去。
esourceManager 资源管理器，负责给各个节点分配计算和存储资源以及响应各个节点的计算请求
nodeManager 节点管理器 ?负责管理各个节点的container，以及开启map task 和reduce task
最后说一下flume的组件，他的组件主要是对数据的传输通道来进行维护的，使得数据在传输的过程中得以保全数据的完整性。
source ? 负责从源数据接收event 或者自己产生event，传递到下一层
channel ? 负责将event传递到sink，将数据缓存在管道中，保证数据的传输速率恒定
sink ? 负责将event传递到目的端，并且将event从channel中移除
接下来就讲一讲hive，有的朋友可能对hive很陌生，但是我肯定你们对数据库一定熟悉。没错hive就是与数据库一样就是用来储存数据的，不过与数据库有一些微小的差别，一个是可以对单个数据进行操作，另一个是不能，不能对单条数据操作的是hive。具体在这就不用详细的进行讲解。
以上就是一个大数据专业初级水平对hadoop全家桶的讲解，对此有讲的不是有很全面的，望个位谅解。
我是曜耀，我们下次见。