hadoop的基本架构
Hadoop是一个分布式计算平台，其基本架构主要包括以下三个组件：HDFS、YARN和MapReduce。
1. HDFS（Hadoop Distributed File System）
HDFS是Hadoop的分布式文件系统，它被设计用来应对大规模数据集的存储。HDFS主要由两个组件组成：NameNode和DataNode。NameNode维护了文件系统的命名空间，并记录了数据块的位置信息；DataNode负责存储数据块。
HDFS是一个高度容错的文件系统。数据会被分块存储在多个DataNode上，如果某个DataNode发生故障，数据块会自动复制到其它DataNode上。这样可以保证数据不丢失，并且提高了系统的可靠性。
2. YARN（Yet Another Resource Negotiator）
YARN是Hadoop的资源管理系统，它负责管理集资源并为应用程序分配资源。YARN主要由两个组件组成：ResourceManager和NodeManager。
ResourceManager管理整个集的资源，包括CPU、内存和网络带宽等。它接收应用程序的资源请求，并向NodeManager分配资源。NodeManager运行在每个集节点上，它负责实际的资源分配和任务执行。NodeManager会向ResourceManager汇报节点的资源情况，并接收任务的分配和管理指令。
YARN的作用是让用户可以将不同的应用程序运行在同一个集上，从而实现资源的共享和利用。
3. MapReduce
MapReduce是Hadoop的分布式计算框架，它允许用户编写分布式计算任务，并将这些任务在Hadoop集上执行。MapReduce主要由两个阶段组成：Map和Reduce。
Map阶段将输入数据分割成若干个小块，并将每个小块传送给不同的Map任务进行处理。Map任务会对每个小块进行计算并生成一个键值对序列。Reduce阶段将Map任务输出的键值对进行整合和汇总，生成最终的结果。
MapReduce的优点在于可扩展性和容错性。当需要处理大规模数据集时，MapReduce可以
自动对任务进行切分和调度，使其在集中平均分配。如果某个任务发生故障，系统也能够自动进行恢复和重试，确保整个计算过程的正常进行。
综上所述，Hadoop的基本架构主要由三个组件组成：HDFS、YARN和MapReduce。HDFS负责数据的存储和管理，YARN负责资源的管理和调度，MapReduce负责任务的计算和处理。这三个组件相互协作，构成了一个强大的分布式计算平台，可以帮助用户以更高效和可靠的方式处理大数据集和进行复杂的分布式计算。

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