（1） Hadoop 1.0
第一代Hadoop，由分布式存储系统HDFS和分布式计算框架
MapReduce组成，其中，HDFS由一个NameNode和多个DataNode组成，MapReduce由一个JobTracker和多个
TaskTracker组成，对应Hadoop版本为Hadoop 1.x和0.21.X，0.22.x。
（2） Hadoop 2.0
第
二代Hadoop，为克服Hadoop 1.0中HDFS和MapReduce存在的各种问题而提出的。针对Hadoop
1.0中的单NameNode制约HDFS的扩展性问题，提出了HDFS
Federation，它让多个NameNode分管不同的目录进而实现访问隔离和横向扩展；针对Hadoop
1.0中的MapReduce在扩展性和多框架支持方面的不足，提出了全新的资源管理框架YARN(Yet Another Resource
Negotiator)，它将JobTracker中的资源管理和作业控制功能分开，分别由组件ResourceManager和
ApplicationMaster实现，其中，ResourceManager负责所有应用程序的资源分配，而ApplicationMaster仅负
责管理一个应用程序。对应Hadoop版本为Hadoop
0.23.x和2.x。
（3） MapReduce 1.0或者MRv1（MapReduceversion 1）
第
一代MapReduce计算框架，它由两部分组成：编程模型（programming model）和运行时环境（runtime
environment）。它的基本编程模型是将问题抽象成Map和Reduce两个阶段，其中Map阶段将输入数据解析成key/value，迭代调用
map()函数处理后，再以key/value的形式输出到本地目录，而Reduce阶段则将key相同的value进行规约处理，并将最终结果写到
HDFS上。它的运行时环境由两类服务组成：JobTracker和TaskTracker，其中，JobTracker负责资源管理和所有作业的控制，
而TaskTracker负责接收来自JobTracker的命令并执行它。
（4）MapReduce 2.0或者MRv2（MapReduce version 2）或者NextGen MapReduc
MapReduce
2.0或者MRv2具有与MRv1相同的编程模型，唯一不同的是运行时环境。MRv2是在MRv1基础上经加工之后，运行于资源管理框架YARN之上的
MRv1，它不再由JobTracker和TaskTracker组成，而是变为一个作业控制进程ApplicationMaster，且
ApplicationMaster仅负责一个作业的管理，至于资源的管理，则由YARN完成。
简而言之，MRv1是一个独立的离线计算框架，而MRv2则是运行于YARN之上的MRv1。
（5）
Hadoop
是google分布式计算框架MapReduce与分布式存储系统GFS的开源实现，由分布式计算框架MapReduce和分布式存储系统
HDFS（Hadoop Distributed File
System）组成，具有高容错性，高扩展性和编程接口简单等特点，现已被大部分互联网公司采用。
（6）
YARN是Hadoop的一个子项目（与MapReduce并列），它实际上是一个资源统一管理系统，可以在上面运行各种计算框架（包括MapReduce、Spark、Storm、MPI等）。
当
前Hadoop版本比较混乱，让很多用户不知所措。实际上，当前Hadoop只有两个版本：Hadoop 1.0和Hadoop
2.0，其中，Hadoop 1.0由一个分布式文件系统HDFS和一个离线计算框架MapReduce组成，而Hadoop
2.0则包含一个支持NameNode横向扩展的HDFS，一个资源管理系统YARN和一个运行在YARN上的离线计算框架MapReduce。相比于
Hadoop 1.0，Hadoop 2.0功能更加强大，且具有更好的扩展性、性能，并支持多种计算框架。
Borg/YARN
/Mesos/Torca/Corona一类系统可以为公司构建一个内部的生态系统，所有应用程序和服务可以“和平而友好”地运行在该生态系统上。有了这
类系统之后，你不必忧愁使用Hadoop的哪个版本，是Hadoop 0.20.2还是 Hadoop
1.0，你也不必为选择何种计算模型而苦恼，因此各种软件版本，各种计算模型可以一起运行在一台“超级计算机”上了。
从开源角度
看，YARN的提出，从一定程度上弱化了多计算框架的优劣之争。YARN是在Hadoop
MapReduce基础上演化而来的，在MapReduce时代，很多人批评MapReduce不适合迭代计算和流失计算，于是出现了Spark和
Storm等计算框架，而这些系统的开发者则在自己的网站上或者论文里与MapReduce对比，鼓吹自己的系统多么先进高效，而出现了YARN之后，则
形势变得明朗：MapReduce只是运行在YARN之上的一类应用程序抽象，Spark和Storm本质上也是，他们只是针对不同类型的应用开发的，没
有优劣之别，各有所长，合并共处，而且，今后所有计算框架的开发，不出意外的话，也应是在YARN之上。这样，一个以YARN为底层资源管理平台，多种计
算框架运行于其上的生态系统诞生了。
目前是一个非常流行的内存计算（或者迭代式计算，DAG计算）框架，在MapReduce因效率低下而被广为诟病的今天，spark的出现不禁让大家眼前一亮。
从架构和应用角度上看，是
一个仅包含计算逻辑的开发库（尽管它提供个独立运行的master/slave服务，但考虑到稳定后以及与其他类型作业的继承性，通常不会被采用），而不
包含任何资源管理和调度相关的实现，这使得spark可以灵活运行在目前比较主流的资源管理系统上，典型的代表是mesos和yarn，我们称之为
“spark
on mesos”和“spark on yarn”。将spark运行在资源管理系统上将带来非常多的收益，包括：与其他计算框架共享集群资源；资源按需分配，进而提高集群资源利用率等。
FrameWork On YARN
运行在YARN上的框架，包括MapReduce-On-YARN, Spark-On-YARN, Storm-On-YARN和Tez-On-YARN。
（1）：YARN上的离线计算；
（2）
Spark-On-YARN：YARN上的内存计算；
（3）：YARN上的实时/流式计算；
（4）
Tez-On-YARN：YARN上的DAG计算
参考文献
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http://blog.csdn.net/gaoyanjie55
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