我熟悉 Cloudera 的基础设施或架构:
Master节点包括NameNode、SecondaryNameNode、JobTracker、HMaster。 从节点包括DataNode、TaskTracker、HRegionServer。
Master 节点应该都在自己的节点上(除非它是一个小集群，而不是 SecondaryNameNode，JobTracker 和 HMaster 可以组合，如果它是一个非常小的集群甚至是 NameNode)。
从节点应始终位于同一节点上。从节点越多越好。
SecondaryNameNode 用词不当，除非您为高可用性启用它。
MapR 是否维护此设置？它有何相似之处和不同之处？
最佳答案
@JamCon 在 his reply 中提供的好信息, 但有一些事情值得澄清:
关于补丁的评论不准确。 MapR 在其发行版中打包了大量的 Hadoop 项目，因此您无需单独编译任何内容。并且 MapR 具有与任何其他发行版相同的 API，这意味着它们的软件包与兼容性无关，而只是来自社区的错误修复/增强功能。让 Hadoop 生态系统项目在 MapR 上运行通常不需要额外的工作。据我所知，他们每月至少发布一次生态系统更新，以跟上新的增强功能。
关于包含 YARN，自 2014 年 7 月以来，我们一直在跨大型集群的 YARN 上运行 MapR!我相信 MapR 有自己的生态系统项目审查流程，一旦他们确定项目已准备好获得企业支持，他们就会将 MapR 打包版本升级到 GA。
关于hadoop - MapR 架构与 Cloudera 架构，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/22648405/
1.1.1 YARN的介绍 为克服Hadoop1.0中HDFS和MapReduce存在的各种问题⽽提出的，针对Hadoop1.0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. ApacheYARN（YetanotherResourceNegotiator的缩写）是Hadoop集群的资源管理系统，负责为计算程序提供服务器计算资源，相当于⼀个分布式的操作系统平台，⽽MapReduce等计算程序则相当于运⾏于操作系统之上的应⽤程序。 YARN被引⼊Hadoop2,最初是为了改善MapReduce的实现，但是因为具有⾜够的通⽤性，同样可以⽀持其他的分布式计算模
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“架设一个亿级高并发系统，是多数程序员、架构师的工作目标。许多的技术从业人员甚至有时会降薪去寻找这样的机会。但并不是所有人都有机会主导，甚至参与这样一个系统。今天我们用12306火车票购票这样一个业务场景来做DDD领域建模。”开篇要实现软件设计、软件开发在一个统一的思想、统一的节奏下进行，就应该有一个轻量级的框架对开发过程与代码编写做一定的约束。虽然DDD是一个软件开发的方法，而不是具体的技术或框架，但拥有一个轻量级的框架仍然是必要的，为了开发一个支持DDD的框架，首先需要理解DDD的基本概念和核心的组件。一.什么是领域驱动设计(DDD)首先要知道DDD是一种开发理念，核心是维护一个反应领域概
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