大数据|Hadoop简介及两大功能三大核心组件(二)
Hadoop三大核心组件分别是HDFS、MapReduce和YARN。HDFS是Hadoop生态系统中hadoop三大组件的分布式文件系统hadoop三大组件，用于存储大规模数据集。HDFS将数据分布在多个节点上hadoop三大组件，支持数据冗余备份，确保数据的可靠性和高可用性。
hadoop是用于处理（运算分析）海量数据的技术平台，并且是采用分布式集群的方式。
hadoop三大组件是指Hadoop分布式文件系统、MapReduce和Yet Another Resource Negotiator。HDFS：Hadoop分布式文件系统是Hadoop的分布式文件系统，它是将大规模数据分散存储在多个节点上的基础。
hadoop三大组件不包括
SQLServer。hadoop生态系统的组件有：Zookeeper、ive、base，SQLServer不是hadoop生态系统的组件。
）Pig：一个支持并行计算的高级的数据流语言和执行框架。它是 MapReduce 编程的复杂性的抽象。Pig 平台包括运行环境和用于分析 Hadoop 数据集的脚本语言（PigLatin）。其编译器将 PigLatin 翻译成 MapReduce 程序序列。
Hadoop集群的核心组件不包括：hadoop的数据存储工具。Hadoop MapReduce - MapReduce是负责数据处理的Hadoop层。它编写了一个应用程序来处理存储在HDFS中的非结构化和结构化数据。
其中一些项目是Hadoop本身，MapReduce，Hive，Pig，Zookeeper等。但这并不意味着所有的大数据处理技术都包含在Hadoop生态系统中。例如，Apache Spark是另一个流行的大数据处理框架，并不在Hadoop生态系统的核心组件中。
请简要描述一下hadoop,spark,mpi三种计算框架的特点以及分别适用于什么...
1、适用于对大规模hadoop三大组件的离线数据进行处理和分析。典型的批处理计算框架包括Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark等。流式计算框架 适用于实时或近实时处理连续的数据流。流式计算框架可以实时接收和处理数据hadoop三大组件，根据需要输出结果。
2、Spark 与Hadoop 更大的不同点在于hadoop三大组件，Hadoop 使用硬盘来存储数据，而Spark 使用内存来存储数据，因此 Spark 可以提供超过 Hahadoop三大组件？doop 100 倍的运算速度。由于内存断电后会丢失数据，Spark不能用于处理需要长期保存的数据。
3、Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架。
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