Hadoop基础框架有哪些

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理大规模的数据量，可运行于大量的廉价硬件上。它是处理大数据的利器，与传统的分布式计算框架不同，它不是只适用于某一特定类型的计算工作，而是可以处理多种大数据处理任务的通用框架。

下面将介绍Hadoop框架的基础组件:

1. HDFS(Hadoop Distributed File System)

HDFS 是 Hadoop 的分布式文件系统，是Hadoop中最核心的组件之一。它将大型数据文件分割成一系列小文件，并将它们存储在不同的计算机上。HDFS可以在低成本的硬件上实现高可靠性、高吞吐量和高伸缩性。

2. MapReduce

MapReduce是一种分布式计算模型和处理框架，通过将大规模的数据分解成一系列小的计算单元，来实现大规模的数据处理。它是Hadoop的另一个核心组件，将数据分成小块，每块都可以独立计算。MapReduce框架主要包括Map和Reduce两个功能，Map能够进行数据分析，Reduce进行结果的整合处理。

3. Yarn (Yet Another Resource Negotiator)

YARN是Hadoop 2.X中新的资源管理系统，它的主要目的是使Hadoop更加高效和灵活。Yarn是一个通用的资源管理系统，可以管理Hadoop上运行的所有应用程序，并提供对这些应用程序的资源管理和调度服务。Yarn将计算节点分为资源管理器和应用程序管理器，其中资源管理器负责全局资源的调度和分配，应用程序管理器负责启动和监视单个任务或应用程序。

4. HBase 

HBase是一个Hadoop的分布式非关系型数据库，它是一种面向列的数据库，具有高可扩展性、分布式、开源等特点。HBase的存储结构和设计可以参考Google的BigTable数据存储系统，而且还支持实时查询和处理。HBase可以通过MapReduce对大量的数据进行批量处理，同时也支持随机读写，并保留了Hadoop分布式存储和分布式处理的特点。

5. Pig

Pig是一种基于Hadoop的高级语言和平台，由Yahoo开发，用于处理大规模的复杂数据。Pig脚本可以在Hadoop MapReduce上运行，并通过访问HDFS和其他Hadoop组件来分析大量数据。Pig的数据处理能力非常强大，它提供的许多高阶运算符让您可以轻松地进行数据分析和数据转换。Pig可以让用户针对大型数据集进行数据探索、转换、处理和分析，极大地简化了大数据的分析处理工作。

总之，Hadoop的核心组件包括HDFS、MapReduce、YARN、HBase和Pig。这些组件提供了大数据处理所需的必要功能，它们的工作通过分布式计算模型实现，因此可以方便高效地处理大量数据。对于任何一个从事大数据处理的行业来说，掌握这些基础框架的功能是必不可少的。