我们将分步骤详细部署并理解Hadoop、HBase、Hive和Spark的架构与关系。在部署过程中，我们将特别强调关键配置，并通过架构图帮助大家理解。我们的目标是建立坚实的基础，以便后续深入探讨系统架构和各组件间的关系。
我们将分别部署hadoop、hbase、hive和spark，并详细说明部署过程中的重要配置。通过这些配置，我们将能更好地理解它们的架构。这是为了后续讲解系统架构和关系打下基础。
在部署完成后，我们将通过运行一些程序来分析这些系统的功能。之后，我们会总结这些系统之间的关系。
Hadoop部署详解
- 解压下载的tar包到指定目录，如/data/apache。
- 了解hadoop的架构，hadoop分为几个主要部分：YARN负责资源和任务管理，HDFS负责分布式存储，MapReduce负责分布式计算。
我们将逐一了解各部分的架构和关键配置。
YARN架构详解
HDFS架构详解
HDFS部分由NameNode、SecondaryNameNode和DataNode组成。DataNode是真正的在每个存储节点上管理数据的模块，NameNode是对全局数据的名字信息做管理的模块，SecondaryNameNode是它的从节点，以防挂掉。
MapReduce架构简述
MapReduce依赖于YARN和HDFS，另外还有一个JobHistoryServer用来看任务运行历史。
在配置过程中，我们将关注各种默认配置、web页面配置等重要配置文件，如core-default.xml、hdfs-default.xml、yarn-default.xml等。
配置完成后，我们将启动hadoop集群，包括HDFS、YARN和MapReduce等组件。启动过程中，我们将涉及环境变量的配置以及各个服务的启动命令。
HBase与Hive部署及使用
接着，我们将部署HBase和Hive，并详细解释它们的架构和关键配置。HBase以HDFS为存储介质，因此具有分布式存储的所有优点。Hive则是一个基于HDFS的数据仓库工具，可以处理大规模数据。
在部署HBase和Hive时，我们将关注如hbase.rootdir、hbase.zookeeper.quorum等关键配置项。启动服务后，我们将通过样例程序来演示HBase和Hive的使用方法。
Spark的集群部署与使用
我们将介绍Spark的集群部署方法。Spark有多种部署方式，既可以直接在单机上运行样例程序，也可以部署到YARN集群上执行。我们将详细解释Spark的架构以及与YARN的集成方式。
总结一下
每一个系统都在自己擅长的领域内完成了任务，同时它们又相互依托、共同构成了整个hadoop生态。通过本次的部署和使用，我们应该对各组件的架构和关系有了更深入的理解。