Hadoop架构解析

hadoop是一个开源的分布式存储和处理大数据的框架，它的架构主要包括以下几个核心组件：

1. Hadoop Distributed File System（hdfs）：HDFS是Hadoop的分布式文件系统，它将大文件分成多个块并存储在多台机器上，实现数据的可靠存储和高效访问。

2. Hadoop YARN（Yet Another Resource NeGotiator）：YARN是Hadoop的资源管理器，负责集群资源的分配和任务的调度。它允许不同的计算框架（如mapReduce、spark等）共享集群资源。

3. MapReduce：MapReduce是Hadoop的计算框架，它将大规模数据集分成小块并在集群中进行并行处理，包括数据的分片、映射、排序、归约等操作。

4. Hadoop Common：Hadoop Common包含了Hadoop的公共库和工具，提供了一些基本的api和工具，如文件系统接口、网络通信、配置管理等。

5. Hadoop Ecosystem：除了上述核心组件外，Hadoop还有许多其他的生态系统组件，如Hive（数据仓库）、HBase（NoSQL数据库）、Spark（内存计算框架）等，这些组件可以与Hadoop集成，丰富了Hadoop的功能和应用场景。

总的来说，Hadoop的架构是基于分布式存储（HDFS）和分布式计算（MapReduce）的，通过YARN进行资源管理和调度，支持大规模数据处理和分析。同时，Hadoop的生态系统还提供了丰富的组件和工具，满足不同的需求和应用场景。