Hadoop架构的核心组件包括：
HDFS（Hadoop分布式文件系统）：HDFS是Hadoop的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。它通过将数据划分成多个块并存储在多个节点上实现高容错性和可靠性。
YARN（Yet Another Resource Negotiator）：YARN是Hadoop的资源管理器，负责集群中资源的管理和调度。它将集群资源划分为容器，并根据应用程序需求动态分配这些容器。
MapReduce：MapReduce是一种编程模型和处理框架，用于处理大规模数据集。它将任务分为Map阶段和Reduce阶段，并自动处理并行化、故障恢复等细节。
Hive：Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，提供类似于SQL的查询语言（HiveQL），使用户可以方便地进行数据查询和分析。
Pig：Pig是一个高级数据流脚本语言，用于并行计算。它提供了一个简洁的语法来描述各种数据转换操作，并能够将这些操作编译成在Hadoop上运行的MapReduce作业。
HBase：HBase是一个非关系型数据库，基于列族存储结构，并且能够提供快速访问海量结构化数据的能力。
ZooKeeper：ZooKeeper是一个分布式的协调服务，用于在Hadoop集群中管理和协调各个节点之间的通信、配置信息和状态同步。
这些核心组件共同构成了Hadoop架构，支持大规模数据存储、处理和分析。每个组件都有不同的功能和用途，使得Hadoop能够应对各种大数据场景下的需求。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
