内容概括：
Hadoop官方网站有全面系统的文档，包括一些Hadoop相关的资料，有基础的同学，建议自己从官网学习Hadoop知识。本文是对Hadoop官网的一个精华总结，不敢说总结的多好，权当自己做笔记，同时给新手同学一些简单的学习方法和辅助吧。
适合人群：
从零开始学习Hadoop，有一定Java基础和Linux操作基础的IT从业者或者在校学生。
难度：☆
一、Hadoop是什么？做什么用的？有什么特性？
Hadoop 是一个 为了实现分布式计算而开发的可靠的，弹性可伸缩的系统。
他核心由三部分组成HDFS、YARN、MapReduce
HDFS （Hadoop 分布式文件系统）
可以认为HDFS是Hadoop为分布式计算而准备的分布式文件系统。
核心大家要理解Hadoop是为分布式计算而生的。要实现分布式计算，需要有分布式文件系统，但并不是必须，HDFS就是Hadoop体系自己实现的分布式文件系统。
同类的分布式文件系统还有很多。我个人觉得关于分布式文件系统，有很多知识点需要学习，在没有建立宏观知识模型前可以先忽略，主要是为了不让自己陷入负杂的知识沼泽而过早放弃学习Hadoop。
初入门大家只要知道HDFS是一个可靠的分布式文件系统就够了，可以存储PB级数据，而且有多份副本存储。
YARN（Yet Another Resource Negotiator）另一种资源协调者
我通常这么理解Yarn，我把Yarn理解为Application资源调度系统。
Application： 提交到集群上的产生的工作内容，由多个Job组成。
Job：构成一个应用Application的基本单位，一般一个应用可以划分为若干个Job，分阶段执行。
Task: 构成Job的基本单位，为Yarn最小的计算单元。
前面讲到HDFS是Hadoop为分布式计算准备的分布式文件系统，用于存储海量文件。
那么Yarn就是Hadoop为分布式计算准备的应用资源管理与任务调度系统，这个资源说的是计算资源（CPU、内存）。
这个任务调度说的调度应用 分解后的任务，调度到哪个工作者(一般是某台服务器)上执行。
后面专讲YARN的时候会讲一个Application -> Job -> Task的过程。
这个Job 和 Task 有的时候傻傻分不清楚。
Hadoop MapReduce 一种基于Hadoop Yarn 的并行编程模型
可以理解为类似.Net Framework或者Spring Boot 。我把他认为是一种编程框架，提高了并行开发的效率，但同时有很多框架约定要遵守。基于这些约定写出的代码（Java、Python、.......）就能利用Hadoop分布式计算海量文件。
但目前大家都很少用到Hadoop的MapReduce框架来开发应用了，多数采用Spark 和 Flink，这两种系统的编程模型写出的应用，同样可以提交到Hadoop Yarn上运行。后面会讲到。
至于此，关于Hadoop的基本入门知识已经讲完，新手装个逼够了，（如同周芷若学了黄蓉的九阴速成法能打败张无忌一样，别喷了兄弟们，我没有黄蓉聪明，我跟个姑娘比啥啊）。
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