Hadoop三大核心组件分别是HDFS、MapReduce和YARN。
HDFS是Hadoop生态系统中的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。HDFS将数据分布在多个节点上，支持数据冗余备份，确保数据的可靠性和高可用性。它是支持Hadoop分布式计算的基础，可以让Hadoop系统高效地处理大规模数据。
MapReduce是Hadoop生态系统中的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。MapReduce将数据分成多个小块，将计算任务分配到多个节点上并行处理，最后将结果汇总输出。MapReduce框架可以自动管理任务的调度、容错、负载均衡等问题，使得Hadoop可以高效地运行大规模数据处理任务。
YARN是Hadoop 2.0引入的新一代资源管理器，用于管理Hadoop集群中的计算资源。YARN支持多种应用程序框架，包括MapReduce、Spark等，让Hadoop生态系统变得更加灵活和多样化。YARN可以自动对资源进行分配和调度，让各种应用程序都可以在Hadoop集群上高效地运行。
这三个核心组件互相配合，构成了Hadoop的基本架构，为大数据处理提供了高效、可靠的解决方案。
Hadoop的作用
1、大数据存储：Hadoop可以将大数据以分布式的方式存储在多个节点上，保证数据的安全性和可靠性。Hadoop使用Hadoop Distributed File System（HDFS）来存储数据，HDFS将数据划分为多个块并分散存储在多个节点上。
2、分布式计算：Hadoop可以在多个节点上并行计算，以提高计算效率。Hadoop使用MapReduce框架来实现分布式计算，MapReduce将计算任务分解为多个子任务，并将它们分配给多个计算节点执行，最后将结果合并输出。
3、大数据处理：Hadoop可以通过MapReduce框架来处理大数据，支持对数据进行分组、排序、聚合等操作。同时，Hadoop还支持多种编程语言和工具，如Java、Python、Hive、Pig等，方便用户进行数据处理和分析。