Hadoop的三大組件是：
1. Hadoop Distributed File System(HDFS)：HDFS是Hadoop的分布式文件系統(tǒng)，用于存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)集。它將大文件切分為多個(gè)數(shù)據(jù)塊，并將這些數(shù)據(jù)塊分布存儲(chǔ)在集群中的多個(gè)節(jié)點(diǎn)上。HDFS提供了高容量、高可靠性和高吞吐量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)解決方案。
2.MapReduce：MapReduce是Hadoop的分布式計(jì)算框架，用于并行處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。它基于函數(shù)式編程模型，將計(jì)算任務(wù)分解為Map和Reduce兩個(gè)階段。Map階段將輸入數(shù)據(jù)切分為獨(dú)立的任務(wù)進(jìn)行處理，而Reduce階段將Map任務(wù)的結(jié)果合并為最終的輸出。MapReduce提供了容錯(cuò)性、可伸縮性和并行處理的能力。
3.Yet Another Resource Negotiator(YARN)：YARN是Hadoop的資源管理器，負(fù)責(zé)集群中資源的調(diào)度和管理。它允許多個(gè)應(yīng)用程序在同一集群上并行運(yùn)行，有效地管理計(jì)算任務(wù)和資源分配。YARN支持各種類型的計(jì)算框架，如MapReduce、Spark、Hive等，使得Hadoop集群可以同時(shí)運(yùn)行多個(gè)應(yīng)用程序。
這三個(gè)組件共同構(gòu)成了Hadoop的核心，提供了分布式存儲(chǔ)、分布式計(jì)算和資源管理的能力。它們協(xié)同工作，使得Hadoop能夠處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)集，并支持大數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)。
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