大家好，今天小编来为大家解答hadoop是什么这个问题，谈谈你对hadoop的理解很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

一、hadoop yarn是什么

Hadoop它是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会所开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。Yarn它是Hadoop2.0的升级版。Yarn的优点：这个设计大大减小了JobTracker（也就是现在的ResourceManager）的资源消耗，并且让监测每一个Job子任务(tasks)状态的程序分布式化了，更安全、更优美。在新的Yarn中，ApplicationMaster是一个可变更的部分，用户可以对不同的编程模型写自己的AppMst，让更多类型的编程模型能够跑在Hadoop集群中，可以参考hadoopYarn官方配置模板中的mapred-site.xml配置。对于资源的表示以内存为单位(在目前版本的Yarn中，没有考虑cpu的占用)，比之前以剩余slot数目更合理。老的框架中，JobTracker一个很大的负担就是监控job下的tasks的运行状况，现在，这个部分就扔给ApplicationMaster做了，而ResourceManager中有一个模块叫做ApplicationsMasters(注意不是ApplicationMaster)，它是监测ApplicationMaster的运行状况，如果出问题，会将其在其他机器上重启。Container是Yarn为了将来作资源隔离而提出的一个框架。这一点应该借鉴了Mesos的工作，目前是一个框架，仅仅提供java虚拟机内存的隔离,hadoop团队的设计思路应该后续能支持更多的资源调度和控制,既然资源表示成内存量，那就没有了之前的mapslot/reduceslot分开造成集群资源闲置的尴尬情况。SparkSpark是UCBerkeleyAMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于mapreduce算法实现的分布式计算，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的mapreduce的算法。他们三个其实也可以说Hadoop发展的几个阶段，目前Spark非常火，是用Scala语言写的。

二、什么是hadoop

1、Hadoop是Apache基金会开发的分布式系统基础架构

2、Hadoop主要被用来解决海量数据的存储和海量数据的分析计算

3、广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念----Hadoop生态圈

三、hadoop是一种什么技术

1、Hadoop是一种开源的分布式计算框架，主要用于存储和处理大规模数据集。

2、Hadoop最初是由Apache软件基金会开发的，其名称来源于DougCutting、MikeCafarella、AdamShook和JunRao等人的姓氏。

3、Hadoop的核心组件包括分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce。HDFS是一种分布式文件系统，可以将数据分布式地存储在不同的计算节点上，从而实现数据的高可靠性和高可扩展性。

4、MapReduce是一种分布式计算框架，可以将大规模数据集划分成小块，然后并行地进行处理，最终将结果汇总返回给用户。

5、除了HDFS和MapReduce，Hadoop还包括许多其他的组件和工具，例如YARN资源管理器、HBase分布式数据库、Hive数据仓库等。这些组件和工具可以与Hadoop一起使用，提供更多的数据处理和分析功能。

6、Hadoop的应用场景非常广泛，例如在大数据存储、数据挖掘、机器学习、日志分析、实时数据处理等领域都有着广泛的应用。同时，Hadoop也是一个开源的技术，可以自由地使用、修改和分发。

四、hadoop到底是什么

1、Hadoop细分的话包含两部分，一部分是HDFS，这个是分布式文件系统，包含NameNode和DataNode，用于存储pb级数据，特点就是大，可以部署到上前台上万台机器上，用于存储。还有一个部分是MapReduce,这个是一个计算框架，用于离线分析数据，还有一个Yarn，这个是Rarn可以说是一个资源管理类和任务调度器，用于管理和调度程序，包括MapReduce但又不限于MapReduce，也可以运行Spark等。

2、下面就是生态圈了，hadoop生态圈还包含spark，flume，hbase，kakfa等等

五、Hadoop是什么

1、Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

2、Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。

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