1、HDFS
HDFS是Hadoop分布式文件系统。一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的。其中NameNode作为主服务器，管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问操作；集群中的DataNode管理存储的数据。
2、MapReduce
MapReduce是一个软件框架，基于该框架能够容易地编写应用程序，这些应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大集群上，并以一种可靠的，具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。
MapReduce的思想就是“分而治之”。
（1）Mapper负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来处理。“简单的任务”包含三层含义：
一是数据或计算的规模相对原任务要大大缩小；二是就近计算原则，即任务会分配到存放着所需数据的节点上进行计算；三是这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。
（2）Reducer负责对map阶段的结果进行汇总。至于需要多少个Reducer，用户可以根据具体问题，通过在mapred-site.xml配置文件里设置参数mapred.reduce.tasks的值，缺省值为1。
3、Yarn
yarn:负责资源调度。包括两个模块：resourcemanager和nodemanager
resourcemanager：整个资源调度的老大
（1）接收客户端的请求 该请求是运行程序的请求
（2）启动和监控MRAppMaster
（3）接收nodemanager的状态报告 nodemanager的资源状态和存活状态
（4）资源调度，整个计算程序的资源调度：决定运行资源和跑在哪个节点
nodemanager：负责真正的提供资源，运行计算程序
（1）接收resourcemanager的命令
（2）管理单个结点上的资源
（3）提供资源运行计算程序
（4）处理来自MRAppMaster的命令