Hadoop 架构详解：HDFS、MapReduce、YARN 及其组件

Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。它由 Apache 软件基金会开发和维护。Hadoop 的核心架构包括以下组件：

Hadoop Distributed File System (HDFS): HDFS 是一个分布式文件系统，用于存储大规模数据集。它是基于 Master/Slave 架构的，其中 NameNode 是 Master 节点，负责管理文件系统的命名空间和数据块的位置信息；DataNode 是 Slave 节点，负责存储数据块。
MapReduce: MapReduce 是 Hadoop 的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它包括两个阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段。Map 阶段将输入数据转换为键值对，然后将其分发给不同的节点进行处理；Reduce 阶段将 Map 阶段的输出结果汇总起来，生成最终的输出结果。
YARN (Yet Another Resource Negotiator): YARN 是 Hadoop 的资源管理器，用于管理计算和存储资源。它可以动态地调整资源分配，以满足不同的应用程序需求。

除了核心架构组件外，Hadoop 还包括许多其他组件，如 HBase (分布式 NoSQL 数据库)、Hive (数据仓库)、Pig (数据分析工具) 等，这些组件可以与 Hadoop 一起使用，以提供更广泛的数据处理能力。