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。

相关问题

yarn MapReduce hdfs

Yarn, MapReduce和HDFS是Apache Hadoop生态系统中的三个核心组件。

Yarn是Hadoop的资源管理器，负责管理集群中的计算资源和任务调度。它允许多个应用程序在同一集群上同时运行。

MapReduce是Hadoop的计算框架，用于处理大规模数据集。它提供了分布式数据处理和并行计算的能力，可以在大规模数据集上进行高效的数据处理和计算。

HDFS是Hadoop的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。它将数据划分成多个块，并在集群中的多个节点上进行存储和处理，从而实现了高可靠性、高吞吐量和高扩展性的数据存储。

在Hadoop集群中，Yarn负责资源管理和任务调度，MapReduce负责数据处理和计算，HDFS负责数据存储和管理。这三个组件协同工作，为Hadoop提供了高效的大规模数据处理和计算能力。

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。