Hadoop 主要有三大核心组件，分别是 HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce 和 YARN，以下是它们各自的作用：
HDFS（Hadoop Distributed File System）
存储数据：HDFS 是一个分布式文件系统，用于存储海量的数据。它采用主从（Master - Slave）架构，由一个 NameNode 和多个 DataNode 组成。NameNode 管理文件系统的命名空间，维护着整个文件系统的目录树结构、文件和目录的元数据（例如文件的权限、修改时间、块位置信息等），就像图书馆的目录索引一样。
数据冗余备份：HDFS 提供了数据冗余备份机制，以防止数据丢失。默认情况下，每个数据块会在多个不同的 DataNode 上进行备份（通常备份系数为 3）。这样，当某个 DataNode 出现故障时，数据不会丢失，可以从其他备份的数据块中恢复。这种冗余策略确保了数据的高可用性和容错性，适合处理大规模数据存储场景，如数据仓库、日志存储等。
MapReduce
数据处理：MapReduce 是一种编程模型，用于大规模数据集（大于 1TB）的并行处理。它主要包含两个阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段。在 Map 阶段，数据被分割成多个小的数据集，这些小数据集可以在集群中的不同节点上并行处理。例如，对于一个存储了网站访问日志的数据集，Map 阶段可以对每条日志记录进行处理，提取出诸如访问时间、访问 IP、访问页面等信息。每个 Map 任务处理一个数据分片，并且产生一系列的键值对（Key - Value）作为中间结果。这些中间结果会被传输到 Reduce 阶段进行汇总和处理。Reduce 阶段则根据相同的键（Key）对中间结果进行合并和进一步处理。例如，在统计网站每个页面的访问次数时，Reduce 阶段可以将相同页面的访问次数相加，得到最终的统计结果。
资源分配与任务调度：MapReduce 框架负责合理分配计算资源，使得多个 Map 任务和 Reduce 任务能够在集群的各个节点上高效地运行。它根据任务的优先级、数据本地性等因素来调度任务。数据本地性是指尽量将计算任务分配到存储数据的节点上，这样可以减少数据传输的开销，提高处理效率。通过这种方式，MapReduce 能够充分利用集群的计算资源，实现对大规模数据的高效处理，适用于数据挖掘、机器学习、日志分析等各种数据密集型应用场景。
YARN（Yet Another Resource Negotiator）
资源管理与调度：YARN 是 Hadoop 的资源管理系统，它负责集群中各种资源（如 CPU、内存等）的分配和管理。YARN 将资源管理从具体的数据处理框架（如 MapReduce）中分离出来，使得多个不同类型的计算框架可以共享集群资源。它主要由 ResourceManager、NodeManager 和 ApplicationMaster 组成。ResourceManager 是整个集群资源的管理者，负责接收和处理客户端的资源请求，为应用程序分配资源。NodeManager 运行在集群中的每个节点上，负责管理本节点的资源，如监控资源使用情况、启动和停止容器（Container）等。容器是 YARN 中资源分配的基本单位，它封装了一定量的 CPU、内存等资源，用于运行应用程序的任务。
应用程序管理：YARN 为应用程序提供了运行环境和资源保障。当一个应用程序提交到 YARN 集群时，YARN 会为该应用程序分配一个 ApplicationMaster。ApplicationMaster 负责与 ResourceManager 协商资源，根据应用程序的需求向 NodeManager 申请容器来运行任务。它还负责监控任务的运行状态，当任务失败时可以重新申请资源和重启任务。这种架构使得不同的应用程序可以在同一个集群中互不干扰地运行，提高了集群资源的利用率和灵活性，支持多种类型的大数据应用，如批处理、交互式查询、流处理等。
