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1.HDFS 作用：

• 存储海量数据，支持高容错（数据自动备份）和高吞吐量（适合大文件读写）。

• 采用主从架构：

  • NameNode：管理文件系统的元数据（如文件目录结构）。

  • DataNode：存储实际数据块（默认128MB/块，3副本）。

适用场景：

• 存储日志、视频、大型数据集等非结构化或半结构化数据。

2.YARN 作用：

• 资源管理：统一分配集群的CPU、内存等资源。

• 任务调度：支持多种计算框架（如MapReduce、Spark、Flink）在同一个集群上运行。

• 核心组件：

  • ResourceManager（RM）：全局资源调度。

  • NodeManager（NM）：单节点资源管理。

  • ApplicationMaster（AM）：单个作业的任务协调。

优势：

• 提高集群资源利用率，避免传统MapReduce的单一任务调度瓶颈。

3.MapReduce 作用：

• 分布式批处理计算框架，通过Map和Reduce两个阶段处理数据。

  • Map阶段：并行处理输入数据，生成键值对（<key, value>）。

  • Reduce阶段：汇总Map的结果，输出最终数据。

特点：

• 高容错：自动处理节点故障。

• 离线计算：适合大规模静态数据集（如日志分析、ETL）。

示例：

• 词频统计（WordCount）、数据清洗、聚合分析等。