hadoop数据存储系统的主要组成部分是：1.Hadoop分布式文件系统（HDFS）；2.MapReduce技术；3. YARN。其中，HDFS是一个专用文件系统，用于通过流访问模式，用普通、廉价硬件集群来存储大数据。
一、hadoop数据存储系统的主要组成部分
1.HDFS
HDFS是一个专用文件系统，用于通过流访问模式，用普通、廉价硬件集群来存储大数据。该系统便于将数据存储在集群中的多个节点上，从而保证了数据的安全性和容错性。Hadoop 将每个数据集的三个副本存储在三个不同的位置，确保 Hadoop 不会出现单点故障。
2.MapReduce
为了处理存储在 HDFS 中的数据，一个查询会被发出，用来处理 HDFS 中的数据集。Mapping出现在 Hadoop 检测数据的存储位置，并将查询分解为多个部分，以同时处理数据。这种方法称为并行执行（Parallel Execution）。将多个部分的结果连接起来，然后将整体的结果发回给用户，这称为Reduce过程。
3.YARN
Yet Another Resource Negotiator被用于管理集群的资源，同时也是 Hadoop 中协调应用程序运行时的作业调度框架。通过 YARN 管理 Hadoop 的资源，Hadoop可以更好地运行大数据。
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二、Hadoop优点
它是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：
1.高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
2.高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
3.高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。
4.高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
5.低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。
Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。
以上就是关于hadoop的内容希望对大家有帮助。
