【简述hadoop2.0的四个核心组件及其功能】Hadoop 2.0 是 Hadoop 生态系统的重要升级版本，相较于 Hadoop 1.0，在架构和性能上进行了优化，特别是在资源管理和任务调度方面有了显著提升。Hadoop 2.0 的核心组件包括 HDFS、YARN、MapReduce 和 Hadoop Common，这些组件共同构成了 Hadoop 的基础平台，支持大规模数据存储与处理。
一、核心组件总结
Hadoop 2.0 的四个核心组件分别承担不同的功能，协同工作以实现高效的数据处理与管理。以下是各组件的功能概述：
| 组件名称 | 功能描述 |
| HDFS | 分布式文件系统，负责数据的存储与管理，提供高容错性和可扩展性。 |
| YARN | 资源管理系统，负责集群资源的统一调度与分配，提高资源利用率。 |
| MapReduce | 数据处理框架，用于执行分布式计算任务，实现数据的并行处理。 |
| Hadoop Common | 提供基础库和工具，支持其他组件运行，是整个 Hadoop 系统的基础。 |
二、详细说明
1. HDFS（Hadoop Distributed File System）
HDFS 是 Hadoop 2.0 中的核心存储组件，它将大文件分割成多个块，并在集群中的多个节点上进行分布式存储。HDFS 具有高可靠性、高可用性和高扩展性，能够处理 PB 级别的数据。其主要特点是：
- 数据副本机制确保数据安全；
- 支持大文件的读写操作；
- 适用于一次写入、多次读取的场景。
2. YARN（Yet Another Resource Negotiator）
YARN 是 Hadoop 2.0 引入的重要组件，用于替代 Hadoop 1.0 中的 JobTracker，实现更高效的资源管理。YARN 的核心功能是：
- 将资源调度与任务调度分离；
- 支持多种计算框架（如 MapReduce、Spark、Flink）；
- 提高集群资源利用率和任务执行效率。
3. MapReduce
MapReduce 是 Hadoop 2.0 中用于分布式计算的编程模型和框架。它将复杂的计算任务分解为“映射”（Map）和“归约”（Reduce）两个阶段，实现数据的并行处理。MapReduce 的优点包括：
- 易于编写和扩展；
- 支持海量数据处理；
- 适用于批处理任务。
4. Hadoop Common
Hadoop Common 是 Hadoop 系统的基础库集合，包含了许多通用工具和类库，为其他组件提供底层支持。例如，它包含了文件系统接口、序列化机制、网络通信等模块。Hadoop Common 的存在使得 Hadoop 可以灵活地与其他系统集成，并支持多种计算框架。
三、总结
Hadoop 2.0 通过引入 YARN 以及对 HDFS 和 MapReduce 的优化，提升了系统的灵活性和性能。这四个核心组件相互配合，构建了一个高效、可靠的大数据处理平台，广泛应用于数据仓库、日志分析、推荐系统等领域。理解这些组件的功能和作用，有助于更好地掌握 Hadoop 的使用与开发。
