Hadoop 是一个开源的分布式计算平台，用于处理大规模数据集的存储和分析。它由三个核心组件组成：HDFS、YARN 和 MapReduce。在本篇博客中，我们将深入了解这三个组件以及它们在大数据处理中的作用。
HDFS（Hadoop 分布式文件系统）
HDFS 是 Hadoop 的文件系统，它为大规模数据存储提供了可靠和高效的解决方案。它的设计灵感来自于 Google 的 GFS（Google 文件系统）。HDFS 以容错性为基础，将数据存储在多个机器上，并通过数据复制和分布式读写来实现高可用性和可靠性。
HDFS 的主要特点包括：
- 分布式存储和处理：数据被分割成块，并存储在集群中的多个节点上。
- 故障容错：在 HDFS 中，每个数据块会被复制到多个节点上，以保证数据的安全性和可靠性。
- 高吞吐量：HDFS 优化了大数据集的读写操作，从而实现了高吞吐量的数据处理。
YARN（Yet Another Resource Negotiator）
YARN 是 Hadoop 的资源管理器，它负责集群资源的分配和任务调度。在早期版本的 Hadoop 中，MapReduce 负责资源管理和作业调度，但 YARN 将这些功能从 MapReduce 中分离出来，使得其他基于 Hadoop 的应用程序也可以共享同一套资源管理机制。
YARN 的主要组件包括：
- 资源管理器（ResourceManager）：负责集群中的资源分配和任务调度。
- 节点管理器（NodeManager）：在集群节点上运行，负责与 ResourceManager 交互，并监控节点的资源使用情况。
- 应用程序管理器（ApplicationMaster）：在每个应用程序中运行，负责与 ResourceManager 通信并协调应用程序的执行。
通过 YARN，多个应用程序可以共享 Hadoop 集群的资源，在不同的应用程序之间实现资源的动态分配和管理。
MapReduce
MapReduce 是 Hadoop 中的编程模型和计算框架，它用于在分布式环境中进行大规模数据处理。MapReduce 将数据处理任务分为两个阶段：映射（Map）和归约（Reduce）。
在 Map 阶段，输入数据被分割成多个小的数据片段，然后由不同的计算节点进行并行处理。每个计算节点通过执行 Map 函数将输入数据片段转换为键-值对。在 Reduce 阶段，计算节点将相同键的值对进行合并，并执行 Reduce 函数生成最终的结果。
MapReduce 的优势在于其简化了并行计算的复杂性，同时提供了容错性和可伸缩性。
总结
在这篇博客中，我们了解了 Hadoop 的三个核心组件：HDFS、YARN 和 MapReduce。HDFS 提供了可靠和高效的分布式文件系统，YARN 负责资源管理和任务调度，而 MapReduce 则提供了数据处理的编程模型和计算框架。
对于处理大规模数据集的需求，Hadoop 的这三个组件共同协作，提供了一套完整的解决方案。通过学习和理解 HDFS、YARN 和 MapReduce，我们可以更好地应对各种大数据处理问题，并实现高可用性、高吞吐量和容错性的数据处理能力。
本文来自极简博客，作者：时光静好，转载请注明原文链接：了解 Hadoop 三大组件：HDFS、YARN、MapReduce
