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。

相关问题

Hadoop中HDFS/MapReduce/Yarn应用

Hadoop生态系统中的三个关键组件分别是HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce和YARN（Yet Another Resource Negotiator）。

1. **HDFS (Hadoop Distributed File System)**[^1]:
- **存储**：HDFS是一个高容错的分布式文件系统，它将大文件分割成多个块并复制到不同的DataNode节点上，保证了数据的高可用性和可靠性。
- **访问模式**：客户端通过NameNode协调数据访问，读写操作通常直接与DataNode交互。

2. **MapReduce**[^2]:
- **计算模型**：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（如HDFS上的数据）的并行处理。它分为两个阶段：Map阶段将输入分割成小块，每个块在不同节点上独立处理；Reduce阶段收集Map阶段的结果进行汇总。
- **应用示例**：常见的MapReduce任务有数据挖掘、数据分析、日志分析等。

3. **YARN (Yet Another Resource Negotiator)**:
- **资源管理**：YARN取代了早期的JobTracker，负责资源调度，使得Hadoop能够运行多种计算框架，包括MapReduce、Spark等。
- **工作流程**：YARN将计算任务划分为容器，每个容器可以执行一个应用程序的一部分，提高系统的灵活性和资源利用率。

要深入了解和使用这些组件，你需要学习相关的API，编写MapReduce程序，并熟悉YARN的作业提交和监控。实践项目和配置优化是提高理解的关键。

在Hadoop生态系统中，如何理解HDFS、MapReduce和YARN这三大核心组件的协同工作方式？

HDFS、MapReduce和YARN是Hadoop生态系统中的三个核心组件，它们的协同工作构成了Hadoop平台的基础架构。为了深入理解这三个组件的协同工作方式，推荐参考《2018版《Hadoop大数据技术与应用》教学大纲：实战与工程思维培养》这一资料，它将帮助你系统学习Hadoop的关键组件及其相互作用。

参考资源链接：[2018版《Hadoop大数据技术与应用》教学大纲：实战与工程思维培养](https://wenku.csdn.net/doc/cs1e2536g4?spm=1055.2569.3001.10343)

HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop的分布式文件系统，负责存储大规模数据集。它通过将数据分布在多个节点上，实现了数据的高可靠性和高吞吐量。HDFS具有主从架构，主要包含NameNode和DataNode，其中NameNode管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问，而DataNode则存储实际的数据。
MapReduce是Hadoop的核心计算模型，它包括Map和Reduce两个阶段。Map阶段并行处理数据，将输入数据转换成一系列的中间键值对；Reduce阶段则对这些中间结果进行合并，输出最终结果。MapReduce通过这种方式实现了对大规模数据的分布式处理。
YARN（Yet Another Resource Negotiator）负责资源管理和任务调度。它引入了资源管理器（ResourceManager）、节点管理器（NodeManager）和应用历史服务器（ApplicationHistoryServer）等组件，用于处理作业调度、资源分配和任务监控。YARN使得Hadoop能够支持更多计算框架，不只是MapReduce。
这三者的协同工作流程大致如下：首先，客户端通过YARN提交MapReduce作业。YARN的ResourceManager根据系统资源情况调度作业到相应的节点。在计算节点上，MapReduce任务在YARN的NodeManager管理下运行，数据则从HDFS中读取。Map阶段处理完成后，Map任务输出的中间结果被写回到HDFS，然后Reducer从HDFS读取这些数据进行处理。最终，MapReduce作业的输出结果存储回HDFS，供用户查询和分析。
通过学习《Hadoop大数据技术与应用》教学大纲中的内容，你将不仅理解这三个组件的工作原理，还能掌握如何将它们组合起来解决实际的大数据问题，为成为一名具备工程思维和问题解决能力的大数据工程师打下坚实的基础。

参考资源链接：[2018版《Hadoop大数据技术与应用》教学大纲：实战与工程思维培养](https://wenku.csdn.net/doc/cs1e2536g4?spm=1055.2569.3001.10343)