Hadoop组件有哪几个

Hadoop是一个开源的大数据处理框架，主要包括两个核心组件：

1. **Hadoop Distributed File System (HDFS)**：这是一种分布式文件系统，用于存储大规模的数据集。它将数据分成许多块，并在集群的不同节点上复制，提供高容错性和高可用性。

2. **MapReduce**：这是一个计算模型，允许用户编写并运行可以分解成一系列小任务的并行程序。MapReduce将输入分为若干个小片段，通过map阶段处理每个片段，然后reduce阶段汇总结果。

除了这两个核心组件，Hadoop生态系统还包括其他一些重要组件，例如：

- **YARN（Yet Another Resource Negotiator）**：原先是Hadoop 2.x引入的一个资源管理器，替代了之前的JobTracker，负责调度任务并在各个节点之间动态分配资源。
- **Hive**：基于SQL的查询语言，让用户能够方便地对HDFS上的大数据进行分析。
- **Pig**：一种类似SQL的语言，用于处理大规模数据集的ETL（提取、转换、加载）操作。
- **HBase**：一个分布式的、面向列的NoSQL数据库，适合于实时读写的大量数据存储。
- **Spark**：虽然不是Hadoop的一部分，但常被用来与Hadoop一起工作，提供更高效的内存计算能力。