- Hadoop HDFS（核心）：Hadoop 分布式存储系统；
- Yarn（核心）：Hadoop 2.x版本开始才有的资源管理系统；
- MapReduce（核心）：并行处理框架；
- HBase：基于HDFS的列式存储数据库，它是一种 NoSQL 数据库，非常适用于存储海量的稀疏的数据集；
- Hive：Apache Hive是一个数据仓库基础工具，它适用于处理结构化数据。它提供了简单的 sql 查询功能，可以将sql语句转换为 MapReduce任务进行运行；
- Pig：它是一种高级脚本语言。利用它不需要开发Java代码就可以写出复杂的数据处理程序；
- Flume：它可以从不同数据源高效实时的收集海量日志数据；
- Sqoop：适用于在 Hadoop 和关系数据库之间抽取数据；
- Oozie：这是一种 Java Web 系统，用于Hadoop任务的调度，例如设置任务的执行时间和执行频率等；
- Zookeeper：用于管理配置信息，命名空间。提供分布式同步和组服务；
- Mahout：可扩展的机器学习算法库。
HDFS 框架概述
① NameNode（nn）： 存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间、副本数、文件权限），以及每个文件的块所在的 DataNode 等。
② DataNode（dn）: 在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据校验和。
③ Secondary DataNode（2nn）： 用来监控 HDFS 状态的辅助后台程序，每隔一段时间获取 HDFS 元数据的快照。
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Hadoop MapReduce 是一种编程模型，它是 Hadoop 最重要的组件之一。它用于计算海量数据，并把计算任务分割成许多在集群并行计算的独立运行的 task。
MapReduce 是 Hadoop的核心，它会把计算任务移动到离数据最近的地方进行执行，因为移动大量数据是非常耗费资源的。
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存储：Hadoop使用Hadoop Distributed File System（HDFS）来存储数据。数据被分割成多个块，并复制到集群中不同的节点上，以确保容错性和高可用性。
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分析：Hadoop使用MapReduce编程模型来处理数据。在MapReduce中，计算任务被分成两个阶段：Map（映射）和 Reduce（归约）。Map阶段将数据分割成若干小块进行处理，Reduce阶段将Map阶段的结果合并起来以生成最终的输出。
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资源调度：Hadoop使用YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为资源管理器，负责集群资源的分配和调度。YARN可以根据应用程序的需求动态分配资源，并监控任务的执行情况。
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链接：Hadoop生态系统中有许多工具和组件，如Hive、Pig、Spark等，可以与Hadoop集成，使用户能够进行更复杂的数据处理和分析工作。
总的来说，Hadoop的工作方式通过数据存储、并行计算和资源管理，实现了对大规模数据集的高效处理和分析。
hadoop主从工作方式
主节点（Master）负责整个集群的管理和协调工作，它通常负责资源的分配、任务调度、监控和故障处理。主节点还负责维护集群的元数据信息和整体的状态信息。
从节点（Slave）负责执行主节点分配给它们的任务，从节点通常负责存储数据和执行计算任务。从节点会向主节点汇报自己的状态信息，接受主节点的指令并按照指令执行任务。
虚拟机以及Hadoop 的安装耗费了我三天！！！！！！！
太难了
