Hadoop的核心組件包括Hadoop分布式文件系統（HDFS）、MapReduce和YARN（Yet Another Resource Negotiator），它們共同協作，實現了大規模數據的高效存儲、處理和管理。以下是這些組件及其功能的詳細介紹：
Hadoop核心組件及其功能
- Hadoop分布式文件系統（HDFS）：負責存儲大規模數據集，通過將數據分布式存儲在多個節點上，提供高可靠性和高吞吐量。
- MapReduce：一種編程模型，用于并行處理大規模數據集。它將數據處理任務分解為Map和Reduce兩個階段，可以在集群中并行執行。
- YARN：負責集群資源的管理和任務調度，允許多個數據處理應用同時在同一集群上運行，提高了集群資源的利用率。
組件間的協同工作
- HDFS與MapReduce：HDFS提供數據的分布式存儲，MapReduce在HDFS上進行數據的并行處理。
- YARN的作用：YARN負責管理和調度計算資源，確保MapReduce等應用能夠高效運行。
Hadoop的應用領域
- 大數據分析：處理大規模的結構化和非結構化數據，用于數據挖掘、機器學習等。
- 日志處理：利用Hadoop處理大量日志數據，提取有用信息。
- 實時數據處理：結合其他技術，如Apache Spark，進行實時數據處理和流式計算。
- 數據倉庫：作為數據倉庫的一部分，存儲和管理企業的大數據。
通過這些核心組件的協同工作，Hadoop能夠為用戶提供一個可靠、可擴展的平臺，用于存儲和處理大規模數據集，滿足各種大數據處理需求。
