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。
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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。
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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。
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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。
以上就是hadoop三大核心组件的作用和功能的详细内容，更多请关注北冥有鱼其它相关文章！
