- HDFS (Hadoop Distributed File System)
HDFS 是 Hadoop 的核心组件之一，旨在解决大数据存储和管理的问题。其主要特性包括高容错性、高可扩展性和高吞吐量。HDFS 将文件拆分成多个数据块，并将这些数据块分布存储在集群的不同节点上，从而实现数据的高可靠性和高可用性。
HDFS 的主要组件包括：
NameNode：负责管理文件系统的元数据，如文件路径、数据块位置等。
DataNode：负责存储实际的数据块，并定期向 NameNode 发送心跳信息和数据块报告。
Secondary NameNode：辅助 NameNode 进行元数据的检查点操作，避免 NameNode 的单点故障。
学习 HDFS 的过程中，我通过动手操作，理解了 HDFS 的基本工作原理和数据存储机制，掌握了文件上传、下载、复制和删除等基本操作。
- MapReduce
MapReduce 是一种编程模型，用于大规模数据集的并行处理。其核心思想是将任务分成两个阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段。Map 阶段负责将输入数据分割成多个小块，并进行并行处理；Reduce 阶段则负责将 Map 阶段的输出结果进行汇总和合并。
MapReduce 的工作流程如下：
输入分割：将输入数据分割成多个数据块，每个数据块由一个 Map 任务处理。
Map 阶段：每个 Map 任务读取数据块并生成键值对。
Shuffle 和 Sort 阶段：将 Map 阶段生成的键值对按键进行排序和分组。
Reduce 阶段：每个 Reduce 任务处理一组具有相同键的键值对，并生成最终结果。
通过学习 MapReduce，我编写了简单的 MapReduce 程序，如词频统计，理解了 Map 和 Reduce 函数的实现原理及其在分布式计算中的应用。
- YARN (Yet Another Resource Negotiator)
YARN 是 Hadoop 的资源管理框架，负责集群资源的管理和任务调度。其主要组件包括：
ResourceManager：负责集群资源的全局管理和调度。
NodeManager：负责单个节点上的资源管理和任务执行。
ApplicationMaster：负责管理应用程序的生命周期和任务调度。
YARN 的工作流程包括资源请求、资源分配、任务执行和监控等过程。通过学习 YARN，我理解了其在资源管理和任务调度中的作用，并掌握了基本的配置和优化方法。
学习体会
通过对 HDFS、MapReduce 和 YARN 的学习，我对 Hadoop 的整体架构和工作原理有了较为全面的认识。以下是我的一些学习体会：
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理论与实践结合的重要性
在学习过程中，我发现仅仅依靠理论知识是不够的，实践操作是理解和掌握 Hadoop 技术的关键。通过动手实验，我不仅巩固了理论知识，还提高了实际操作能力。 -
分布式系统的复杂性
Hadoop 作为一个分布式系统，涉及到大量的网络通信、数据传输和故障处理机制。这些复杂性要求我们在学习过程中要有耐心，并且要深入理解每一个组件的工作原理和相互协作关系。