Hadoop架构

Apache Hadoop 是一个开源的分布式存储和计算框架，旨在处理大规模数据集。Hadoop 基于 Google 的 MapReduce 论文和 Google File System 论文提出的思想，提供了一种可靠、可扩展、分布式存储和处理大数据的解决方案。Hadoop 的核心组件包括分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS）和分布式计算框架（MapReduce）。

以下是 Hadoop 的主要架构组件：

Hadoop 分布式文件系统（HDFS）：

HDFS 是 Hadoop 的分布式文件系统，用于存储大规模的数据集。它将数据分成块（Block），每个块通常默认大小为128 MB或256 MB。HDFS 的设计目标是提供高容错性，允许在集群中的多个节点上存储数据的多个副本，以应对节点故障。
MapReduce：

MapReduce 是 Hadoop 的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。MapReduce 将计算任务划分为两个阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段。Map 阶段负责将输入数据划分成一系列键值对，并生成中间结果；Reduce 阶段负责将中间结果进行合并和汇总，最终生成最终的输出。开发者可以通过编写 Map 和 Reduce 函数来定义自己的数据处理逻辑。
YARN（Yet Another Resource Negotiator）：

YARN 是 Hadoop 的资源管理器，负责集群资源的分配和调度。YARN 可以同时运行多个不同类型的应用程序，使得 Hadoop 集群更加灵活。MapReduce 任务实际上是运行在 YARN 上的一个应用程序。
Hadoop Common：

Hadoop Common 包含一组共享的工具、库和服务，为其他 Hadoop 模块提供支持。它包括 Hadoop 的 API 接口、文件系统和其他一些基础设施。
Hadoop Ozone：

Hadoop Ozone 是 Hadoop 生态系统中的一个新兴组件，专注于提供分布式对象存储服务。它的目标是为大规模、高性能、多租户的数据存储需求提供解决方案。
Hadoop Hive：

Hadoop Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库和查询系统。它提供了一种类似于 SQL 的查询语言（HiveQL），允许用户以类似关系型数据库的方式查询和分析存储在 Hadoop 中的数据。
Hadoop HBase：

Hadoop HBase 是一个分布式、可扩展的 NoSQL 数据库，基于 Hadoop 文件系统。它提供了高吞吐量、随机读写的能力，适用于处理大规模的稀疏数据。
Hadoop Pig：

Hadoop Pig 是一个用于大规模数据分析的高级脚本语言。它使用一种称为 Pig Latin 的语言，简化了对 Hadoop 的 MapReduce 任务的编写。
Hadoop Spark：

Hadoop Spark 是一个基于内存的分布式计算框架，提供比传统的 MapReduce 更高效的数据处理能力。Spark 可以直接在 Hadoop 数据中心中运行，也可以作为独立的集群运行。
这些组件一起构成了 Hadoop 生态系统，为大规模数据存储和分布式计算提供了一套完整的解决方案。随着技术的发展，Hadoop 生态系统也在不断演进，引入新的组件和功能以适应不断变化的大数据处理需求。