從《Hadoop前世今生》中我們知道，Hadoop是從Nutch搜索引擎項目裡拆分出來了兩個通用性的模塊：HDFS和MapReduce，他們主要提供的功能分别是分布式存儲和分布式計算。

Hadoop Common

• 但是問題來了，分布式存儲和分布式計算都需要網絡通信，所以Hadoop第三個模塊：Hadoop Common就應運而生了，他所做的事情各個進程之間的網絡通信，主要為HDFS和MapReduce提供基礎設施服務，并在此之上封裝了RPC框架。

從Hadoop 0.x 至 Hadoop 1.x 版本中基本都由Hadoop Common、HDFS、MapReduce構成的，下圖展示了在最初兩個大版本中Hadoop中各組件的結構

Hadoop YARN

• Hadoop YARN 這個模塊是有什麼作用呢？
• Hadoop YARN 是如何誕生的呢？隻要是由以下幾個需求推波助瀾才誕生的
• Hive
• 我們都知道MapReduce是提供分布式計算的，而這個框架産生之後，Hadoop的使用場景非常廣泛，整個大數據時代對分布式計算的要求也非常高，但是寫MapReduce的作業（也就是Job）的使用門檻非常高，其中需要寫很多處理邏輯，有一些程序員不會寫Job，隻會寫一些SQL語句去代替Job，所以産生了Hive框架，Hive隻需要程序員寫一些SQL就可以自動轉換成MapReduce的作業，進而簡化處理邏輯，降低使用門檻
• Storm 實時計算以及交互式計算
• 傳統的MapReduce處理的都是批量的離線數據，處理速度非常慢。随着整個大數據時代的發展，又産生了一些業務場景需要實時計算以及交互式計算，處理速度的要求也相應提升了很多，所以在新的業務場景以及需求下，促生了兩個新的分布式計算框架：storm
• Spark 基于内存的分布式計算框架
• 通過使用内存來進行批量計算、實時計算以及交互式計算，大大提高處理速度
• Flink 基于内存的分布式計算框架

Spark 和 Flink 的區别

• 這些新的分布式計算框架都需要申請CPU、内存、網路等計算資源，任務處理完成之後這些計算資源也要自動釋放掉，這些通用功能（資源的申請、釋放、任務的管理）就被抽離了出來，所以 YARN 就誕生了。

• 從Hadoop 2 版本開始就新加入了 YARN 來完成任務調度與資源管理的工作，當然我們可以把 YARN 理解為 大數據裡面的操作系統，而上面的應用就是各種分布式計算框架，而 HDFS 和 YARN 需要進行一些網絡通信，則需要調用 Hadoop Common 進行處理（基于RPC）。

總而言之 Hadoop 主要包括以下四個模塊

• Hadoop Common
• 為其他Hadoop模塊提供基礎設施
• Hadoop HDFS
• 一個高可靠、高吞吐量的分布式文件系統
• Hadoop MapReduce
• 一個分布式的離線并行計算框架
• Hadoop YARN
• 任務調度與資源管理