简述hadoop的运行机制

Hadoop是一个开源的框架，使用Java语言编写，它允许分布在不同机器上的用户协同存储和处理大量数据。Hadoop的运行机制主要包括以下几个核心组件：

1. HDFS（Hadoop Distributed File System）：分布式文件系统，用于在廉价硬件上存储大量数据。它通过将文件拆分成块（block），然后在集群中的多个节点上分布式存储这些块。HDFS具有高容错性的特点，因为它可以在检测到节点故障时自动在其他节点上重新复制数据块。

2. MapReduce：是一个编程模型和处理大规模数据集的相关实现。MapReduce将任务分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。Map阶段处理输入的数据并生成中间键值对，而Reduce阶段则对中间结果进行汇总处理。

3. YARN（Yet Another Resource Negotiator）：是Hadoop的资源管理和作业调度/监控平台。YARN负责资源分配和任务调度，并管理集群中资源的使用情况。它将资源管理和作业调度/监控分离，使得Hadoop可以更加高效地运行各种数据处理任务。

4. Common：是Hadoop的基础库，它包含了Hadoop项目的各种工具集，例如分布式文件系统I/O的通用库和操作系统级别的抽象。

在Hadoop集群中，通常会有一个主节点（NameNode）和多个工作节点（DataNode），主节点负责管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问，而工作节点则负责存储实际的数据块。