yarn MapReduce hdfs

这不是一个完整的问题，而是一组关键词。这些关键词都是与大数据处理相关的技术或工具。

YARN是Hadoop的资源管理器，它负责分配和管理Hadoop集群中的资源。

MapReduce是Hadoop的一个编程框架，用于处理大规模数据集。它将任务分解成许多小的Map和Reduce任务，以便能够并行处理数据。

HDFS是Hadoop分布式文件系统，用于存储和管理大数据集。

因此，这些关键词通常会一起使用，以描述Hadoop集群中如何处理和存储大规模数据集。

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详细解释一下HDFS、YARN、MapReduce 三者关系

HDFS、YARN、MapReduce 是Apache Hadoop生态系统中的三个重要组件，它们之间有着密切的关系。

HDFS是Hadoop分布式文件系统，是Hadoop的存储层，用于存储和处理大规模数据集。HDFS将大数据文件切分成多个块，然后存储在不同的服务器上，以实现数据的分布式存储和处理。

MapReduce是Hadoop的计算引擎，用于对大规模数据集进行分布式处理。它的核心思想是将大规模数据集分割成小规模数据集，然后将这些小规模数据集分发到多个服务器上进行并行计算。MapReduce将数据的处理逻辑分解成两个部分：Map和Reduce。Map负责数据的切割和处理，Reduce负责对Map处理的结果进行汇总和计算。

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的资源管理器，用于管理Hadoop集群中的资源。它主要负责集群资源的分配和管理，为MapReduce等计算框架提供计算资源。YARN将计算资源进行抽象和管理，将计算框架与资源管理框架分离，允许多个计算框架共享同一个资源池。

综上所述，HDFS提供了数据的分布式存储和管理，MapReduce提供了大规模数据集的分布式处理，而YARN则提供了资源的管理和调度。它们三者相互配合，形成了Hadoop的分布式计算框架，可以支持大规模数据集的存储、处理和分析。

hdfs mapreduce和yarn的关系

HDFS（Hadoop分布式文件系统）是Hadoop的核心，它负责存储和管理大数据。MapReduce是Hadoop的计算框架，它利用分布式计算的方式处理大数据。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的资源管理系统，它负责管理Hadoop集群中的计算和存储资源。

因此，HDFS和MapReduce是Hadoop的基础组件，而YARN是Hadoop的资源管理组件。HDFS存储大数据，MapReduce处理大数据，YARN负责管理Hadoop集群中的计算和存储资源，这三者组合在一起构成了Hadoop的大数据处理平台。