hadoop各个组件功能及其原理
1. Hadoop分布式文件系统(HDFS)
HDFS是Hadoop的默认文件系统，它被设计用于存储大规模数据集，并能够在集中进行高可靠性和高性能的数据访问。HDFS的原理是将大文件分割成若干个数据块，然后分布式地存储在多个节点上。HDFS使用主从架构，其中有一个NameNode负责维护文件系统的元数据，多个DataNode负责存储实际的数据块。
HDFS的功能包括：
-数据冗余和容错：HDFS将数据块复制到多个节点上，以实现数据的冗余和容错能力。
-高吞吐量的数据访问：HDFS通过将数据块复制到多个节点上，实现了并行和分布式的数据读取和写入操作，从而实现了高吞吐量。
-可扩展性：HDFS可以在集中添加或删除节点，以实现存储容量和吞吐量的扩展。
2. Hadoop分布式计算框架(MapReduce)
hadoop分布式集搭建MapReduce是Hadoop的计算模型和编程框架，它将任务分解为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。Map阶段将各个输入分割成独立的子问题，然后由多个Map任务并行处理这些子问题；Reduce阶段将Map任务输出的结果进行合并和汇总。MapReduce的原理是基于分而治之的思想，将大规模的任务拆分成多个小任务，以实现高效的并行计算。
MapReduce的功能包括：
- 分布式数据处理：MapReduce通过将原始数据划分为多个小数据片段，并在集中的多个节点上并行处理，实现了高效的数据处理。
- 容错性和恢复能力：MapReduce可以自动处理节点故障，并重新分布任务以保证整个计算过程的高可靠性。
- 任务调度和资源管理：MapReduce通过Hadoop YARN资源管理器来调度和管理计算任务，并确保集资源得到最大化的利用。
3. Hadoop YARN资源管理器
Hadoop YARN是一个资源管理系统，用于分配和调度集中的资源，以便运行各种计算框架，包括MapReduce和其他计算模型，如Spark、Flink等。YARN的原理是将整个集划分为多个容器，每个容器拥有一定的计算资源，并将任务分配给适当的容器进行执行。
YARN的功能包括：
-资源管理：YARN负责将集中的资源划分为容器，并根据应用程序的需求动态分配和回收这些资源。
-任务调度：YARN使用调度器来决定哪个任务运行在哪个容器中，以实现任务的均衡和优先级的控制。
-容错性和可靠性：YARN可以检测和处理节点故障，并重新分配任务以保证整个应用程序的高可靠性。
总结：

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