Hadoop架构的核心组件包括以下几个：
HDFS（Hadoop Distributed File System）：分布式文件系统，用于存储大规模数据集。
YARN（Yet Another Resource Negotiator）：资源管理器，负责整个集群的资源调度和任务执行。
MapReduce：分布式计算框架，用于编写并行处理大数据集的应用程序。
除了这些核心组件之外，还有一些其他常用的组件和工具，如：
Hive：基于Hadoop的数据仓库基础设施，提供类似SQL的查询语言（HiveQL），可以将结构化数据映射到Hadoop上进行查询和分析。
Pig：一个高级平台，用于分析大型数据集。通过使用Pig Latin语言来编写脚本，可以进行复杂的数据转换和处理操作。
HBase：面向列的NoSQL数据库，在Hadoop上提供实时读写访问非结构化和半结构化数据。
Spark：快速、通用的大规模数据处理引擎。它支持批处理、交互式查询、流处理以及机器学习等多种工作负载。
以上是Hadoop架构中的一些核心组件和常用工具，它们共同构成了一个完整的大数据处理生态系统。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
![驱动代码
void kalRxTaskletSchedule(struct GLUE_INFO *pr)
{
static unsigned int num = 0;
tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask[(num++)%NR_CPUS]);
// tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask);
DBGLOG(HAL, ERROR,](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162226144313964.png)
