Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据。它由三个主要部分组成：Hadoop分布式文件系统（HDFS）、MapReduce计算框架和YARN资源管理器。这三个部分共同构成了Hadoop的核心，使其能够高效地处理海量数据。
HDFS
HDFS是Hadoop的分布式文件系统，用于存储数据。它将大文件切分成多个块，并在集群中的多台服务器上进行存储，以实现数据的冗余备份和高可靠性。HDFS采用主从架构，其中有一个NameNode负责管理文件系统的命名空间和数据块的位置信息，而多个DataNode负责实际存储数据块。HDFS的设计使得数据能够被高效地存储和访问，同时保证了数据的可靠性和容错性。
MapReduce
MapReduce是Hadoop的计算框架，用于并行处理存储在HDFS中的数据。MapReduce将数据处理过程分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，数据被拆分成小块，然后并行处理；在Reduce阶段，将Map阶段的结果进行合并和处理。MapReduce的并行计算模型使得Hadoop能够高效地处理大规模数据，并实现分布式计算。
YARN
YARN是Hadoop的资源管理器，负责集群资源的分配和管理。YARN将计算和存储分离，使得不同的应用程序可以共享集群资源，并能够根据需求动态调整资源的分配。YARN的引入使得Hadoop能够更加灵活地适应不同的应用场景，提高了集群资源的利用率和性能。
Hadoop的三个主要部分——HDFS、MapReduce和YARN共同构成了一个强大的分布式计算框架，使得Hadoop能够高效地处理大规模数据。通过HDFS存储数据、MapReduce并行计算和YARN资源管理，Hadoop已经成为了大数据处理领域的重要工具，被广泛应用于各行各业。随着大数据技术的不断发展，Hadoop的三个主要部分也在不断演进和完善，为用户提供更加强大和高效的数据处理能力。
