Hadoop三大组件：大数据世界的瑞士军刀

Hadoop是一个能够在大量计算机集群上处理和存储海量数据的软件框架。它有三个非常重要的组件，分别是HDFS（Hadoop Distributed File System，分布式文件系统）、MapReduce和YARN（Yet Another Resource Negotiator，资源协商器）。

HDFS（分布式文件系统）

想象一下，你有一个非常大的图书馆，里面藏书量巨大，如果只有一个人来管理，那肯定会忙不过来，而且效率也很低。HDFS就是解决这个问题的，它像一个分布式的图书馆管理系统。

• 作用：HDFS的主要作用就是存储和管理大数据。它可以将大数据切割成很多小块，然后分散存储在很多台计算机上，这样既可以提高存储效率，又可以保证数据的安全性。

• 核心概念：在HDFS中，有两个核心概念，一个是NameNode（名称节点），另一个是DataNode（数据节点）。NameNode就像是图书馆的目录，负责记录每本书的位置；DataNode就像是书架上的书，实际存储着数据。

MapReduce

MapReduce就像是一个大型的加工厂，专门用来处理大数据的。它的工作原理很简单，就是“分而治之”。

• 作用：MapReduce可以将大数据切割成很多小块，然后并行处理这些小块数据，最后再将处理结果合并起来。这样就可以快速处理大量数据。

• 核心概念：Map和Reduce是MapReduce的两个核心操作。Map操作负责将大数据切割成小块，并进行初步处理；Reduce操作则负责将Map处理后的结果进行合并和汇总。

YARN（资源协商器）

YARN是Hadoop的资源管理器，它负责分配和管理Hadoop集群中的计算资源。

• 作用：在Hadoop集群中，有很多计算机和计算资源，YARN就像一个调度员，负责将这些资源分配给不同的任务。它可以保证每个任务都能得到足够的资源，从而提高整个集群的运行效率。

• 核心概念：在YARN中，有两个核心概念，一个是ResourceManager（资源管理器），另一个是NodeManager（节点管理器）。ResourceManager负责接收任务请求，并根据集群的资源情况，给任务分配资源；NodeManager则负责在每个节点上管理资源，比如启动和停止任务、监控资源使用情况等。