Hadoop 是由几个核心组件组成的分布式计算框架，这些组件共同协作以实现大规模数据集的存储和处理。以下是 Hadoop 的主要组成部分： Hadoop 分布式文件系统（HDFS）：HDFS 是 Hadoop 的存储层，它负责将数据分散存储在多台机器上，并提供高可靠性和容错能力。 MapReduce：MapReduce 是 Hadoop 的计算框架，用于并行处理大规模数据集。它将任务分解为一系列的 Map 和 Reduce 步骤，可以在分布式环境中高效地执行数据处理操作。 YARN：YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 的资源管理器，负责对集群中的计算资源进行统一管理和调度，使得不同应用程序可以共享集群资源。 Hadoop Common：Hadoop Common 提供了一组通用的工具和库，用于支持其他 Hadoop 组件的运行，例如文件系统访问、网络通信等。 除了以上核心组件外，Hadoop 生态系统还包括各种相关工具和框架，如： Hive：一个基于 SQL 的数据仓库工具，用于在 Hadoop 上进行数据查询和分析。 Pig：一个用于数据流转换和分析的脚本语言和执行引擎。 Spark：一个快速、通用的大数据处理框架，提供了比 MapReduce 更高级别的 API 和更强大的性能。 HBase：一个分布式、可扩展的 NoSQL 数据库，适合存储大规模结构化数据。 ZooKeeper：一个分布式协调服务，用于管理和维护 Hadoop 集群中的各种配置信息。 这些组件和工具共同构成了完整的 Hadoop 生态系统，使得用户可以根据自己的需求选择适合的工具来进行大数据处理和分析。