HADOOP三大核心组件分别是HDFS、MapReduce和YARN。详细介绍：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。
Hadoop的三大核心组件是HDFS（分布式文件存储）、MapReduce（分布式计算）和YARN（资源调度）。
1、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。
