Hadoop 的核心组件有哪些？

推荐答案

Hadoop 的核心组件包括以下几个部分：

1. HDFS（Hadoop Distributed File System）：分布式文件系统，负责存储大规模数据集。
2. MapReduce：分布式计算框架，用于处理和分析大规模数据集。
3. YARN（Yet Another Resource Negotiator）：资源管理框架，负责集群资源的管理和调度。
4. Hadoop Common：提供了一系列工具和库，支持其他 Hadoop 模块的运行。

本题详细解读

HDFS（Hadoop Distributed File System）

HDFS 是 Hadoop 的分布式文件系统，设计用于存储超大规模数据集。它具有高容错性，能够在廉价的硬件上运行。HDFS 将文件分割成多个块，并将这些块分布存储在集群中的多个节点上。HDFS 的主要组件包括：

• NameNode：管理文件系统的命名空间和元数据。
• DataNode：存储实际的数据块。

MapReduce

MapReduce 是 Hadoop 的分布式计算框架，用于处理和分析大规模数据集。它将计算任务分为两个阶段：

• Map 阶段：将输入数据分割成独立的块，并由多个 Map 任务并行处理。
• Reduce 阶段：将 Map 阶段的输出进行汇总和整理，生成最终结果。

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调度。它允许不同的计算框架（如 MapReduce、Spark 等）在同一个集群上运行。YARN 的主要组件包括：

• ResourceManager：全局资源管理器，负责资源分配和调度。
• NodeManager：每个节点上的资源管理器，负责监控容器的资源使用情况。

Hadoop Common

Hadoop Common 提供了一系列工具和库，支持其他 Hadoop 模块的运行。它包括一些通用的功能，如文件系统操作、网络通信、日志记录等。Hadoop Common 是 Hadoop 生态系统的基础，其他模块都依赖于它。

通过以上核心组件的协同工作，Hadoop 能够高效地处理和分析大规模数据集。