Hadoop架构详解：核心组件解析

1) Hadoop HDFS：这是一个高度可靠的分布式文件系统，设计用于存储大规模数据集，并提供高吞吐量的数据访问能力。HDFS通过将数据分割成多个块并分布在集群中的不同节点上，确保了数据的高可用性和容错性。

2) Hadoop MapReduce：这是一个强大的分布式计算框架，主要用于处理和分析大规模数据集。MapReduce通过将任务分解为多个小任务并并行执行，大大提高了计算效率。它适用于批处理和离线数据分析场景。

3) Hadoop YARN：这是Hadoop的资源管理和作业调度框架。YARN负责管理和分配集群中的计算资源，并协调各个应用程序的执行。通过YARN，用户可以在同一个集群中运行多种不同类型的应用程序，从而提高资源利用率。

4) Hadoop Common：这是Hadoop的基础库，提供了支持其他模块所需的通用工具和库。Common模块包括文件系统接口、RPC（远程过程调用）机制等，是Hadoop生态系统中不可或缺的一部分。