Hadoop各组件的工作流程如下：
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目录
1. Hadoop Common
2. HDFS
3. YARN
4. MapReduce
5. Hadoop Ecosystem
Apache Hive：
Apache Pig：
Apache HBase：
Apache Spark：
Apache Flume/Sqoop：
1. Hadoop Common
流程：提供基本的文件系统接口和通用库。其他Hadoop组件依赖于这些库来实现文件存储、I/O操作等。
2. HDFS
流程：
1. 文件上传：用户通过命令（如`hdfs dfs -put`）将文件上传到HDFS。
2. 数据分块：文件被分割成多个块（通常是128MB或256MB）。
3. 块存储：每个数据块被存储在多个数据节点上（副本），以确保数据可靠性。
4. 元数据管理：命名节点负责管理文件的元数据，跟踪文件的位置和状态。
3. YARN
流程：
1. 资源申请：应用程序向ResourceManager申请资源。
2. 资源分配：ResourceManager根据集群的负载情况，将资源分配给应用程序。
3. 容器管理：ApplicationMaster在各个NodeManager上启动并管理容器，以执行实际的计算任务。
4. 任务调度：YARN负责调度和监控作业的执行。
4. MapReduce
流程：
1. 作业提交：用户提交MapReduce作业，指定输入输出路径。
2. 分片：输入数据根据指定的大小被分片。
3. Map阶段：Mapper处理每个数据块，生成中间键值对。
4. Shuffle阶段：将中间结果根据键进行排序和分发到Reducer。
5. Reduce阶段：Reducer对中间结果进行处理，生成最终输出。
6. 输出结果：处理后的数据写入指定的输出路径。
5. Hadoop Ecosystem
Apache Hive：
流程：用户编写SQL-like查询，Hive将其转换为MapReduce任务，提交给YARN处理。
Apache Pig：
流程：用户编写Pig Latin脚本，Pig将其转换为MapReduce任务，提交给YARN执行。
Apache HBase：
流程：HBase提供实时读写，用户通过API进行数据操作，HBase会自动处理数据的分布和存储。
Apache Spark：
流程：用户编写Spark作业，Spark使用内存计算加速处理，并通过YARN管理资源。
Apache Flume/Sqoop：
Flume：用于实时数据采集，配置后自动将数据流入HDFS。
Sqoop：用于批量数据导入导出，配置连接后自动完成数据库与HDFS之间的数据迁移。
这些组件和工作流程共同构成了Hadoop的强大生态系统，支持大规模数据的存储和处理。