{关注大规模数据处理，包括Hadoop，YARN，Spark，Flink，Presto等}
近些年来Hadoop生态系统发展迅猛，它本身包含的软件越来越多，同时带动了周边系统的繁荣发展。尤其是在分布式计算这一领域，系统繁多纷杂，时不时冒出一个系统，号称自己比MapReduce或者Hive高效几十倍，几百倍。有一些无知的人，总是跟着瞎起哄，说Impala将取代Hive，Spark将取代Hadoop MapReduce等。本文则从问题域触发，解释说明Hadoop中每个系统独特的作用/魅力以及它们的不可替代性。
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本文主要介绍了Hadoop Streaming的一些高级编程技巧，包括，怎样在mapredue作业中定制输出输出格式？怎样向mapreduce作业中传递参数？怎么在mapreduce作业中加载词典？怎样利用Hadoop Streamng处理二进制格式的数据等。
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本文介绍了在Hadoop上编写MapReduce程序的基本方法，包括MapReduce程序的构成，不同语言开发MapReduce的方法等。
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Borg（来自Google），YARN（来自Apache，属于Hadoop下面的一个分支，开源），Mesos（来自Twitter，开源），Torca（来自腾讯搜搜），Corona（来自Facebook，开源）被称为资源统一管理系统或者资源统一调度系统，它们是大数据时代的必然产物。
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基于函数调用的编程模型是低效的，它隐含中整个过程是串行、同步进行的。一种更为先进的编程模型是事件驱动，这在Hadoop YARN和Mesos等分布式系统中得到了广泛应用。本文介绍了Hadoop YARN中的事件驱动机制。
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Hadoop Streaming是Hadoop提供的一个编程工具，它允许用户使用任何可执行文件或者脚本文件作为Mapper和Reducer，本文介绍了Hadoop Streaming编程方法。
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在Hadoop 0.20.x版本或者更早的版本，Hadoop采用了平级队列组织方式，在这种组织方式中，管理员可将用户分到若干个扁平队列中，在每个队列中，可指定一个或几个队列管理员管理这些用户，随着Hadoop应用越来越广泛，有用户提出需支持层级队列组织方式。
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本文介绍了YARN带来的好处，包括更快地MapReduce计算，对多框架支持和框架升级更容易。
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Corona可看做下一代MapReduce框架，它解决了MRv1中存在的扩展性、单点故障等不足，但是，相比于YARN，它仍存在一些不足或者当前未考虑的点，本文对介绍了Corona优缺点。
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CoronaTaskTracker类似于MRv1中的TaskTracker，是每个节点上的代理服务，负责向ClusterManager和CoronaJobTracker汇报心跳信息，接收来自CoronaTaskTracker的命令，并进行处理。本文介绍了CoronaTaskTracker实现。
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