hadoop三大核心组件及其功能

        Hadoop的三大核心组件是HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce和YARN（Yet Another Resource Negotiator）。具体如下：

• HDFS。这是一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统，用于存储海量数据。数据以块的形式存储，通常为128MB，以提高数据可靠性和处理效率。
• 功能：HDFS是一个分布式文件系统，设计用于存储和管理大数据。
• 存储方式：数据以块（block）的形式存储在分布式节点上，提高了数据的可靠性和容错性。
• 特点：它提供了高吞吐量的数据访问，适合批处理作业，能够处理TB级别的数据。

• MapReduce。这是一个分布式的离线并行计算框架，用于处理海量数据。MapReduce采用“分而治之”的思想，将大数据集分解为小的数据集，然后在分布式环境中并行处理这些小数据集。
• 功能：MapReduce是一个分布式计算框架，用于处理和分析大数据。
• 工作原理：它采用“分而治之”的策略，将大数据集分解成小数据集进行处理，然后合并结果。
• 应用场景：适用于离线并行计算，能够处理海量数据，是Hadoop生态系统中用于大数据批处理的核心工具。

• YARN。是一个分布式资源管理框架，负责管理整个集群的计算资源（如内存和CPU核心数），并调度这些资源以执行不同的计算任务。
• 功能：YARN是一个分布式资源管理框架，负责Hadoop集群中的资源管理和调度。
• 作用：YARN能够高效地管理集群资源，确保MapReduce作业能够获得所需的计算资源。
• 重要性：YARN提供了灵活的资源分配和任务调度机制，是Hadoop生态系统中资源管理的关键组件。

•         以上三大组件共同构成了Hadoop的核心功能，它们分别负责数据的存储、计算和资源管理，为大数据处理提供了强大的支持。