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hadoop大数据处理架构的核心技术是什么?
Hadoop通用：提供Hadoop模块所需要的Java类库和工具。Hadoop YARN：提供任务调度和集群资源管理功能。Hadoop HDFS：分布式文件系统，提供高吞吐量的应用程序数据访问方式。
）Hadoop Common：一组分布式文件系统和通用I/O的组件与接口（序列化、Java RPC 和持久化数据结构）。
Hadoop是一个开源框架，用于以分布式方式存储和处理大数据。Hadoop的核心组件是 - HDFS（Hadoop分布式文件系统） - HDFS是Hadoop的基本存储系统。在商用硬件集群上运行的大型数据文件存储在HDFS中。
Hadoop生态系统-新手快速入门(含HDFS、HBase系统架构)
1、在配置好Hadoop 集群之后，可以通过浏览器访问 http：//[NameNodeIP]：9870，查询HDFS文件系统。通过该Web界面，可以查看当前文件系统中各个节点的分布信息。
2、HadoopDistributedFileSystem(HDFS)是高容错、高吞吐量、用于处理海量数据的分布式文件系统。HDFS一般由成百上千的机器组成，每个机器存储整个数据集的一部分数据，机器故障的快速发现与恢复是HDFS的核心目标。
3、实践和深入学习 实际操作 通过运行实际的MapReduce任务，探索Hadoop的各种功能，如数据读取、数据处理和数据存储。学习高级组件 在熟悉基础组件后，可以进一步学习Hadoop生态系统中的其他组件，如Hive、Pig和HBase。
hadoop三大核心组件
hadoop三大组件是指Hadoop分布式文件系统、MapReduce和Yet Another Resource Negotiator。HDFS：Hadoop分布式文件系统是Hadoop的分布式文件系统，它是将大规模数据分散存储在多个节点上的基础。
Hadoop的三大核心组件是HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce和YARN（Yet Another Resource Negotiator）。虽然Hadoop主要用于分布式数据处理，但这些组件也提供了文件的查找和访问功能。
(2)Hadoop的核心是MapReduce(映射和化简编程模型)引擎，Map意为将单个任务分解为多个，而Reduce则意为将分解后的多任务结果汇总，该引擎由JobTrackers(工作追踪，对应命名节点)和TaskTrackers(任务追踪，对应数据节点)组成。
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