Hadoop - 架构

Hadoop是一个开源的、分布式计算框架，用于大规模数据处理，它采用了分布式文件系统（HDFS）以及MapReduce模型。

架构

下面是Hadoop的基本架构图：

Hadoop架构由以下几部分组成：

HDFS

HDFS是Hadoop分布式文件系统，它可以存储大量数据，并将文件切分为小块进行存储。HDFS的文件块大小默认为64MB，但是可以配置为不同大小。文件会被存储在多个不同的机器上，以实现数据冗余备份，提高数据可靠性。

MapReduce

MapReduce是Hadoop中的一个计算模型，可以用于在大规模数据集上进行分布式计算。MapReduce的计算过程分为两个阶段：从数据中提取具有特殊含义的关键字(Map)和进行统计计算(Reduce)。

YARN

YARN（Yet Another Resource Negotiator，又称为MR2）是Hadoop中的资源管理器。YARN可以对集群中的资源进行管理，并为应用程序分配适当的计算和存储资源。同时，YARN可以处理各种类型的应用程序，避免了过去版本Hadoop只能处理MapReduce作业的限制。

Hadoop Common

Hadoop Common是Hadoop中的通用库，它包括一些常用的工具类和公共API，支持Hadoop上不同的应用程序和工具。

总结

以上是Hadoop的架构及其各个组件的简单介绍。Hadoop是一个功能强大，可扩展性强的分布式框架，可用于大规模数据处理和存储。对于数据工程师、数据科学家等人员来说，Hadoop是不可或缺的工具。