原理的事情，以前我并没有认识到其重要性，现在突然想起的一句话：工具的使用，我知其然，但是不知其所以然，自然在遇到问题时，无法根本地解决问题
- MR v1:
编程模型：Map 阶段和 Reduce 阶段
数据处理引擎：MapTask 和 ReduceTask
运行时环境: JobTracker (资源管理与作业控制) 和 TaskTracker （接受JobTracker并具体来执行）
MR v2:
编程模型以及数据处理引擎与MR v1是一样的。
唯一不同的是运行环境：MR v2是运行于 Yarn 之上的 MapReduce 计算框架。YARN（资源管理与调度）和 ApplicationMaster（作业控制）YARN
集成了很多框架都需要的核心的功能，可以支持多种计算框架的资源管理器。MR v1 的局限性：
扩展性差（JobTracker 兼具资源管理与作业的调度，容易负载过大）
可靠性差（Mater/Slave 架构中，Master的单点故障）
资源利用率低（Slot资源分配模型）
无法支持多种计算平台。
HA的机制来保证机器来提供持续性稳定的服务。 离线处理框架和批处理，这种方式是无法满足真实的业务的。所以就应用而生的产生了流式处理和迭代次数非常多，对于内存要求比较高的计算任务，这个就是Storm 和 Spark。
