Hadoop是一个包含多个组件的大数据处理框架，其中一些主要的组件包括：

　　1.Hadoop HDFS(Hadoop分布式文件系统)：这是Hadoop的分布式文件系统，用于存储大规模数据。它具有高容错性和高可靠性，并且支持大数据的高速读写操作。

　　2.Hadoop MapReduce：这是Hadoop的分布式计算框架，用于处理大规模数据的计算任务。MapReduce框架可以将数据分片处理，并在集群中的多个节点上并行执行，从而实现高性能的大数据计算。

　　3.Hadoop YARN(Yet Another Resource Negotiator)：这是Hadoop的集群管理器，用于管理Hadoop集群中的资源分配和作业调度。YARN负责为MapReduce作业和其他大数据应用程序分配集群资源，并监控其运行状态。

　　4.Hadoop Common：这是Hadoop的共享库和工具集，包含了Hadoop框架的一些通用工具和服务，如分布式文件操作、日志处理、认证和安全等。

　　此外，Hadoop生态系统还包括了一些其他的组件，如：

　　1.Hive：这是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于支持类似SQL的查询和数据分析。

　　2.HBase：这是一个基于Hadoop的分布式列式数据库，用于存储大规模结构化数据。

　　3.Spark：这是一个用于大数据处理的快速通用集群计算系统，可以与Hadoop集成使用。

　　4.Sqoop：这是一个用于在Hadoop和关系型数据库之间进行数据传输的工具。

　　5.Pig：这是一个用于大规模数据分析的脚本语言和运行环境。

　　以上只是Hadoop生态系统中的一部分组件，还有很多其他的组件和工具可用于不同的大数据处理需求。用户可以根据实际场景和需求选择合适的组件和工具来搭建自己的大数据处理解决方案。

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