一.列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。
Hadoop生态系统组件有HDFS、MapReduce、ZoopKer、HBase、Hive、Pig、Mahout、Sqoop、Flume、Spark、YARN等功能组件。
1、HDFS是一个分布式文件系统，为海量的数据提供了存储。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉价的的硬件上，提供了高吞吐量来访问应用程序的数据。因此对于超大数据集的应用程序而言，选择HDFS作为底层数据存储是较好的选择。
2、MapReduce是一种编程模型，为海量的数据提供了计算。它主要用于大规模数据集的并行运算。
3、 Zookeeper是高效和可靠的协同工作系统，提供分布式锁之类的基本服务，用于构建分布式应用，减轻分布式应用程序所承担的协调任务。
4.、HBase是面向列的针对结构化数据的可伸缩、高可靠、高性能、分布式和面向列的动态模式数据库。它提供了对大规模数据的随机、实时读写访问，同时，HBase中保存的数据可以使用MapReduce来处理，它将数据存储和并行计算完美地结合在一起。
5、Hive是—个基于Hadoop的数据仓库工具，可以用于对Hadoop文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析存储。
6、Pig是一种数据流语言和运行环境，它简化了Hadoop常见的工作任务。适合于使用Hadoop和MapReduce平台来查询大型半结构化数据集。
7、Mahout提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现。
8、Sqoop主要用于在Hadoop和传统数据库进行数据互导。
9、Flume能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、汇聚、移动，最后存储到一个中心化数据存储系统中，它适应各种方式日志收集并支持failover和负载均衡。
10、Spark提供了一个更快、更通用的数据处理平台，为海量数据处理的内存计算引擎。
11、YARN 是负责集群资源调度管理的组件。
二、对比Hadoop与Spark的优缺点。
1、Spark 是把中间数据放到内存中，迭代运算效率高。而MapReduce 中计算结果需要落地，保存到磁盘上，这样势必会影响整体速度。而
2、Spark 容错性高。Spark 引进了弹性分布式数据集 RDD 的抽象，它是分布在一组节点中的只读对象集合，这些集合是弹性的，如果数据集一部分丢失，则可以根据“血统”（即允许基于数据衍生过程）对它们进行重建。另外在RDD 计算时可以通过 CheckPoint 来实现容错。
3、Spark 更加通用。MapReduce只提供了 Map 和 Reduce 两种操作，而Spark 提供的数据集操作类型有很多，大致分为：Transformations 和 Actions 两大类。
4、Spark支持的运算平台，支持的开发语言更多。Spark 支持的4种开发语言：scala,java,python,R
5、Hadoop适合处理静态数据，对于迭代式流式数据的处理能力差；Spark通过在内存中缓存处理的数据，提高了处理流式数据和迭代式数据的性能；
但Spark没有提供文件管理系统，所以它必须和其他的分布式文件系统进行集成才能运作。它只是一个计算分析框架，专门用来对分布式存储的数据进行计算处理，并不能存储数据。
总的来说，Spark与MapReduce是一种相互共生的关系。Hadoop提供了Spark所没有的功能特性，比如分布式文件系统，而Spark 为需要它的那些数据集提供了实时内存处理。
三、如何实现Hadoop与Spark的统一部署？
由于Hadoop MapReduce、HBase、Storm和Spark等，都可以运行在资源管理框架YARN之上，因此，可以在YARN之上进行统一部署。
