mapr和apachehadoop在存储级别没有相同的体系结构。mapr使用自己的文件系统marfs，这在概念和实现上与hdfs完全不同。您可以在这里找到更详细的比较：https://www.mapr.com/blog/comparing-mapr-fs-and-hdfs-nfs-and-snapshots#.vfgwwxg6eukhttps://www.mapr.com/resources/videos/comparison-mapr-fs-and-hdfs

你必须参考 Hadoop 2.x 最新架构 YARN （另一位资源谈判者） High Availability 已在2.x版本中引入。
作业跟踪器和任务跟踪器被替换为资源管理器、节点管理器和应用程序管理器。
Hadoop2.xYarn和高可用性
为了 MapR 架构，请参阅mapr文章
有关不同分销商之间的比较，请参阅此图

详细的比较可在数据万能的文章 Bill Vorhies

mapr使用大多数apachebigdata发行版作为基线。

mapr是一个hadoop（和bigdatatechnologystacks）分发提供商，它为客户机提供某些附加组件和技术支持。
下划线mapr与apachehadoop的体系结构完全相同，包括所有核心库发行版。然而，mapr发行版更像是一个完整且兼容的bigdata技术包的捆绑包。
mapr的主要优点是，它的各种技术（如hive、hbase、spark等）的分布将与核心hadoop兼容，并相互兼容。这一点尤其重要，因为bigdata技术正在以不同的速度发展，因此新闻发布很快就会变得不兼容。
因此，像mapr、cloudera等供应商正在提供他们的hadoop版本的didistribution和支持，这样最终用户就可以专注于产品构建而不必担心兼容性问题。但几乎所有的公司都在秘密使用apache发行版。
在未来，他们可能会出现某些变体和附加功能，试图阻止客户转向其他供应商，但到目前为止情况并非如此。