hadoop三大核心组件分别是hdfs、mapreduce和yarn。
1、hdfs：即分布式文件系统，用于存储hadoop集群中的大量数据。具有高容错性，可跨多个数据节点存储数据，并提供高吞吐量的数据访问；
2、mapreduce：用于大规模数据集的并行处理。它将大数据任务分解为多个小任务，并在多个节点上并行处理，最后将结果汇总；
3、yarn：负责集群资源的分配和管理。
HDFS：HADOOP分布式文件系统
HDFS(Hadoop Distributed File System)是 Hadoop 项目的核心子项目，主要负责集群数据的存储与读取，HDFS 是一个主/从(Master/Slave) 体系结构的分布式文件系统。HDFS 支持传统的层次型文件组织结构，用户或者应用程序可以创建目录，然后将文件保存在这些目录中。文件系统名字空间的层次结构和大多数现有的文件系统类似，可以通过文件路径对文件执行创建、读取、更新和删除操作。但是由于分布式存储的性质，它又和传统的文件系统有明显的区别。
HDFS优点：
高容错性。HDFS上传的数据自动保存多个副本，可以通过增加副本的数据来增加它的容错性。如果某一个副本丢失，HDFS 会复制其他机器上的副本，而我们不必关注它的实现。
适合大数据的处理。HDFS 能够处理 GB、TB 甚至 PB 级别的数据，规模达百万，数量非常大。(1PB=1024TB、1TB=1014GB)
流式数据访问。HDFS 以流式数据访问模式来存储超大文件，一次写入，多次读取，即文件一旦写入，则不能修改，只能增加。这样可以保持数据的一致性。
2、MapReduce：大规模数据处理
MapReduce 是 Hadoop 核心计算框架，适用于大规模数据集(大于1TB)并行运算的编程模型，包括 Map(映射)和 Reduce(规约) 两部分。
当启动一个 MapReduce 任务时，Map 端会读取 HDFS 上的数据，将数据映射成所需要的键值对类型并传到 Reduce 端。Reduce 端接收 Map 端传过来的键值对类型的数据，根据不同键进行分组，对每一组键相同的数据进行处理，得到新的键值对并输出到 HDFS，这就是 MapReduce 的核心思想。
一个完整的 MapReduce 过程包含数据的输入与分片、Map 阶段数据处理、Reduce 阶段数据处理、数据输出等阶段：
读取输入数据。MapReduce 过程中的数据是从 HDFS 分布式文件系统中读取的。文件在上传到 HDFS 时，一般按照 128MB 分成了几个数据块，所以在运行 MapReduce 程序时，每个数据块都会生成一个 Map，但是也可以通过重新设置文件分片大小调整 Map 的个数，在运行 MapReduce 时会根据所设置的分片大小对文件重新分割(Split)，一个分片大小的数据块就会对应一个Map。
Map 阶段。程序有一个或多个 Map，由默认存储或分片个数决定。针对 Map 阶段，数据以键值对的形式读入，键的值一般为每行首字符与文件最初始位置的偏移量，即中间所隔字符个数，值为这一行的数据记录。根据需求对键值对进行处理，映射成新的键值对，将新的键值对传到 Reduce 端。
Shuffle/Sort 阶段：此阶段是指从 Map 输出开始，传送 Map 输出到 Reduce 作为输入的过程。该过程会将同一个 Map 中输出的键相同的数据先进行一步整合，减少传输的数据量，并且在整合后将数据按照键排序。
Reduce 阶段：Reduce 任务也可以有多个，按照 Map 阶段设置的数据分区确定，一个分区数据被一个 Reduce 处理。针对每一个 Reduce 任务，Reduce 会接收到不同 Map 任务传来的数据，并且每个 Map 传来的数据都是有序的。一个 Reduce 任务中的每一次处理都是针对所有键相同的数据，对数据进行规约，以新的键值对输出到 HDFS。
3、Yarn：资源管理器
Hadoop 的 MapReduce 架构称为 YARN(Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者)，是效率更高的资源管理核心。
YARN 主要包含三大模块：Resource Manager（RM）、Node Manager（NM）、Application Master（AM）：
Resource Manager 负责所有资源的监控、分配和管理；
Application Master 负责每一个具体应用程序的调度和协调；
Node Manager 负责每一个节点的维护。
