hadoop程序运行平台

Hadoop是一个开源的大数据处理框架，主要用于分布式存储和处理大规模数据集。它由两个主要组件构成：Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。HDFS是一个高度容错的分布式文件系统，能够存储和管理PB级别的数据，并通过冗余机制保证数据的可靠。

Hadoop程序运行平台主要包括以下几个关键部分：

1. **Hadoop守护进程**: 包括NameNode（命名节点），负责元数据管理；DataNode（数据节点），存储实际的数据块；JobTracker（任务跟踪器）在Hadoop 1.x中负责任务调度，而在Hadoop 2.x及后续版本中被YARN取代。

2. **YARN (Yet Another Resource Negotiator)**: 是Hadoop 2.x引入的一个资源管理和调度框架，它将JobTracker拆分为ResourceManager（RM）和NodeManager（NM），提供更好的灵活性和扩展性。

3. **MapReduce**: 是Hadoop的核心计算模型，它将复杂的计算任务分解为一系列简单的Map和Reduce阶段在集群的不同节点上并行执行。

4. **Hive**: 是基于Hadoop的数据仓库工具，提供SQL-like查询语言，使得非技术背景的用户也能轻松操作大数据。

5. **Pig**: 另一种数据流处理语言，类似于SQL，但更加简洁，用于对大规模数据集进行简单易读的操作。

6. **HBase**: 是一个分布式列式数据库，适合于随机读写的大规模数据存储。

7. **Hadoop生态系统**: 包含许多其他工具和框架，如Spark, Storm, Flink等，提供了不同的数据处理和分析选项。

使用Hadoop平台时，开发人员通常会编写Java应用程序，并通过Hadoop的API或客户端库与这些组件交互。开发完成后，可以在Hadoop集群上部署和运行这些应用程序。