Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，用户可以借助其解决海量数据的存储及海量数据的分析计算问题。Hadoop核心组件包括分布式文件系统（HDFS）、资源管理调度框架（Yarn）以及分布式计算框架（MapReduce）等。
一、Hadoop是什么
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力，解决海量数据的存储及海量数据的分析计算问题。
广义上的Hadoop是指Hadoop的整个技术生态圈；狭义上的Hadoop指的是其核心三大组件，包括HDFS、YARN及MapReduce.
二、Hadoop的发展史
Hadoop起源于Lucene框架，后其创始人为解决对于海量数据存储困难、检索速度慢的问题，借鉴了Google的大数据神级三大思想，创建了Nutch，后被分离出来，纳入Apache的项目Hadoop中。因此说Google的大数据三大思想是Hadoop的思想之源也不为过。
三、Hadoop 核心组件
1、HDFS（Hadoop分布式文件系统）
HDFS(Hadoop Distributed File System) 负责海量数据的存储，是一个高度容错性系统，能检测和应对硬件故障。主要角色有NameNode, DataNode, SecondaryNameNode. HDFS采用 master/slave 架构，一个HDFS由一个NameNode和一定数目的DataNodes组成。
2、YARN（资源调度管理框架）
YARN(Yet Another Resource Negotiator) 取代了Hadoop1.x中MapReduce的资源调度管理，为上层应用（Spark, Hive-MR任务等）提供统一的资源调度管理，Hadoop2.x以后MapReduce只是运行在YARN之上的一个纯粹的计算框架。
在整个YARN资源调度管理系统当中， ResourceManager作为Master ，各个节点的NodeManager作为Slave. ResorceManager组件和HDFS的NameNode部署在一个节点上，而YARN的NodeManager、ApplicationMaster及Container（代表计算资源）和HDFS的DataNode部署在一起。
3、MapReduce（分布式计算框架）
MapReduce是一种计算模型，用于处理大数据量的计算，其计算过程可以分为两个阶段（实质上是三个阶段），即Map和Reduce.
以上就是关于Hadoop组件的知识希望对大家有帮助。
