简述Hadoop核心组件 ？
Hadoop是一个开源的分布式存储与计算框架，其核心组件主要包括以下几个部分：
- HDFS（Hadoop Distributed File System）：Hadoop分布式文件系统。这是Hadoop的基础存储系统，它提供了高度可靠的、高吞吐量的数据存储功能，特别适合用于处理大规模数据集。HDFS通过在多台机器上分布存储大文件的不同部分来实现数据的分布式存储。HDFS有两个主要组件：NameNode（管理文件系统的命名空间，存储文件的元数据）和DataNode（存储实际数据）。
应用场景示例：如果你有一个大量的日志文件需要存储并进行分析处理，可以使用HDFS来存储这些文件，因为HDFS能够处理大量数据并提供高吞吐量的数据访问。
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MapReduce：这是Hadoop的核心计算模型，用于处理大规模数据集的并行计算。MapReduce将计算任务分解为小块，这些小块可以在任何节点上独立处理。它主要包括两个阶段：Map阶段（处理输入数据，生成中间输出）和Reduce阶段（对中间输出进行处理，生成最终结果）。
应用场景示例：用MapReduce来分析社交媒体上的数据，如计算某个话题的热度或分析用户行为模式。
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YARN（Yet Another Resource Negotiator）：是Hadoop的资源管理层。它负责整个集群的资源管理和任务调度。YARN将资源管理和作业调度功能分开，提高了系统的灵活性和可扩展性。
应用场景示例：在一个大数据处理集群中，YARN可以有效地管理不同的数据处理任务，如数据分析、实时流处理等，确保资源被合理分配。
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Hadoop Common：这是Hadoop的基础支持模块，提供了Hadoop的核心库，支持其他Hadoop模块。它包含了Hadoop的基础设施和工具。
应用场景示例：Hadoop Common提供了与HDFS交互所需的接口和客户端库，使得应用程序能够方便地读写存储在HDFS上的数据。
这些核心组件共同工作，使得Hadoop成为一个强大的工具，用于存储、处理和分析大量数据。