Hadoop是一个开源的、可靠的、可扩展的分布式并行计算框架，主要由分布式文件系统HDFS和MapReduce算法执行两部分组成。它由Doug Cutting创建，并且使用Java作为主要开发语言，同时也支持其他编程语言如Python和C。
Hadoop的起源可以追溯到Google的集群系统，其中包括GFS（Google File System）、MapReduce和BigTable。Hadoop可以看作是Google集群系统的开源实现。
Hadoop的主要组件HDFS是Hadoop分布式文件系统，它的作用是将大规模数据集存储在不同的机器上，实现高效的存储和数据访问。HDFS将数据分割成多个块并进行分布式存储，保证数据的容错性和可靠性。同时，HDFS还提供了高吞吐量的数据访问接口，可以支持大规模数据的读写操作。
另一个重要的组件是MapReduce算法执行框架，它是Hadoop的计算引擎。MapReduce实现了并行计算模型，将大规模任务分解成多个小任务，在不同的节点上并行执行，最后进行结果的合并。MapReduce具有高容错性和可扩展性，可以处理大规模数据集。
Hadoop的背景可以追溯到Hadoop 2.0版本，其中引入了一个全新的资源管理系统YARN。YARN的出现是为了解决Hadoop 1.0版本中存在的一些问题，例如对于不同类型的计算框架无法良好支持、资源利用不够高效等。YARN改变了Hadoop的架构设计，并改善了它的性能和可扩展性。
在YARN的基本架构中，有三个核心组件：ResourceManager、NodeManager和ApplicationMaster。ResourceManager负责整个集群的资源管理和分配，NodeManager负责单个节点的资源调度和管理，ApplicationMaster负责具体应用程序的管理和执行。
运行在YARN上的计算框架有很多，最常见的就是MapReduce和Spark。它们都是分布式计算框架，能够在Hadoop集群上进行高效的数据处理和分析。
YARN的发展趋势主要体现在性能和功能的不断提升。随着大数据技术的发展，Hadoop集群规模越来越大，对于资源管理和调度的性能要求也越来越高。未来，YARN将继续优化资源管理策略，提高集群的利用率和性能。
总之，Hadoop是一个强大的分布式并行计算框架，具有可靠性和可扩展性的特点。它的核心组件HDFS和MapReduce可以实现高效的数据存储和计算，并且借助YARN的引入，Hadoop的架构和性能也得到了进一步的提升。在大数据时代的背景下，Hadoop具有广泛的应用前景和发展潜力。
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