hadoop三大核心组件的作用和功能

hadoop 生态系统的三大核心组件分别是：hdfs（可靠且可扩展的文件系统，用于存储和管理海量数据）；mapreduce（分布式计算框架，用于处理海量数据集）；yarn（资源管理框架，负责管理和调度 hadoop 集群中的资源）。

Hadoop 三大核心组件的作用和功能

Hadoop 分布式文件系统（HDFS）、MapReduce 和 YARN 是 Hadoop 生态系统中的三大核心组件，它们在数据处理和管理中扮演着至关重要的角色。

1. HDFS (Hadoop 分布式文件系统)

• 作用：可靠、可扩展的文件系统，用于存储和管理海量数据。

• 功能：

  • 将数据分成块并分布在集群中的多个节点上。
  • 提供高容错性，通过冗余存储保护数据免受故障影响。
  • 支持并发读写访问，以满足高吞吐量需求。

2. MapReduce

• 作用：用于处理和处理海量数据集的分布式计算框架。

• 功能：

  • 将作业分解成两个阶段：Map（映射）和 Reduce（归约）。
  • 在集群中的多个节点上并行执行作业。
  • 通过排序和聚合中间结果以提供最终结果。

3. YARN (Yet Another Resource Negotiator)

• 作用：资源管理框架，负责管理和调度 Hadoop 集群中的资源。

• 功能：

  • 为应用程序分配和管理计算、内存和存储资源。
  • 提供统一的调度机制，支持各种计算框架。
  • 允许动态扩展和缩减集群以满足需求。

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