Hadoop 由多個組件組成，每個組件負責不同的任務和功能。以下是 Hadoop 的核心組件：

　　Hadoop Common：Hadoop Common 是 Hadoop 的公共庫和工具集，提供了 Hadoop 其他組件所需的基本功能和工具。

　　Hadoop Distributed File System (HDFS)：HDFS 是 Hadoop 的分布式文件系統(tǒng)，用于存儲大規(guī)模數(shù)據(jù)集。它將數(shù)據(jù)分為塊，并將這些塊分布在多個節(jié)點上，提供高容錯性和可靠性的數(shù)據(jù)存儲。

　　YARN：YARN(Yet Another Resource Negotiator)是 Hadoop 的資源管理器，用于管理和調(diào)度集群中的資源。它負責接收應用程序的資源請求，并將資源分配給應用程序的不同任務。

　　MapReduce：MapReduce 是 Hadoop 的編程模型和計算框架，用于并行處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)集。它將計算任務分解為 Map 和 Reduce 兩個階段，并在集群中的多個節(jié)點上并行執(zhí)行。

　　除了上述核心組件，Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)中還包括許多其他組件和工具，用于增強和擴展 Hadoop 的功能，如：

　　Hive：Hive 是一個基于 Hadoop 的數(shù)據(jù)倉庫和查詢系統(tǒng)，提供類似于 SQL 的查詢語言(HiveQL)，用于對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行查詢和分析。

　　HBase：HBase 是一個分布式的、面向列的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫，構建在 Hadoop 上，提供實時讀寫訪問和大容量數(shù)據(jù)存儲。

　　Spark：Spark 是一個快速的、通用的分布式計算系統(tǒng)，提供內(nèi)存中的數(shù)據(jù)處理和分析能力，與 Hadoop 集成，可以與 HDFS 和 YARN 一起使用。

　　Pig：Pig 是一個用于數(shù)據(jù)分析的高級編程語言和執(zhí)行環(huán)境，它可以轉化為 MapReduce 任務在 Hadoop 上運行。

　　ZooKeeper：ZooKeeper 是一個分布式協(xié)調(diào)服務，用于構建分布式應用程序和服務，提供分布式鎖、配置管理等功能。

　　Sqoop：Sqoop 是用于在 Hadoop 和關系型數(shù)據(jù)庫之間進行數(shù)據(jù)傳輸?shù)墓ぞ摺?/p>

　　Flume：Flume 是一個可靠的、分布式的日志收集和聚合系統(tǒng)，用于將日志數(shù)據(jù)從各種源頭收集到 Hadoop 中。

　　這只是 Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)中的一小部分組件，還有許多其他組件和工具可以根據(jù)需求進行選擇和使用。