搜索hadoop使用案例，制作Hadoop体系结构图

Hadoop是一个开源的、分布式存储和计算的框架，它允许用户存储大数据并执行复杂的分析任务。它主要用于处理大规模数据集，是大数据技术生态中的核心组件。以下是Hadoop的一些使用案例：

1. 大数据分析：企业和研究机构使用Hadoop来处理和分析海量数据集，以获取业务洞察或研究发现。
2. 机器学习和数据挖掘：Hadoop可以处理大量数据，并配合机器学习库如Mahout、Spark MLlib等进行复杂的分析和模式识别。
3. 日志分析：网站和应用程序可以通过Hadoop收集、存储和分析用户访问日志，用以优化用户体验和网站性能。
4. 数据仓库：Hadoop可以作为数据仓库的一部分，存储企业内部的非结构化和半结构化数据，并与传统的数据仓库技术结合，实现更灵活的数据分析。
5. 社交网络分析：社交网络公司使用Hadoop处理大量的用户生成内容，比如状态更新、照片、视频等，并提供推荐算法、社交图谱分析等功能。

Hadoop的体系结构主要包括以下几个核心组件：

- Hadoop Distributed File System (HDFS)：负责数据的存储，将文件分块存储在多个节点上。
- Yet Another Resource Negotiator (YARN)：负责资源管理和任务调度。
- MapReduce：负责数据处理，通过映射和归约操作处理大数据集。
- Hadoop Common：包含Hadoop的各个子项目共享的库和工具。

制作Hadoop体系结构图需要将这些组件和它们之间的关系清晰地表示出来，通常包括以下内容：

- HDFS的两个主要组件：NameNode（负责文件系统的元数据管理）和DataNode（负责存储实际的数据）。
- YARN的两个主要组件：ResourceManager（负责资源的分配）和NodeManager（在每个节点上管理计算资源）。
- MapReduce作业在YARN上的执行流程：作业提交、任务调度、任务执行等。
- 客户端如何与HDFS和YARN交互。

由于无法直接在这里提供视觉内容，建议使用绘图软件（如Visio、Lucidchart等）或代码绘图库（如D3.js）来创建Hadoop体系结构图。