Hadoop的三大核心组件是：
- Hadoop分布式文件系统（HDFS）：HDFS是Hadoop的分布式文件系统，用于存储和管理大规模数据集。它通过将数据切分成多个块，并在Hadoop集群中的多台机器上进行复制存储，实现了高容错性和可靠性。HDFS适用于大数据的批处理和离线计算场景。
- MapReduce：MapReduce是Hadoop的计算模型和编程框架，用于处理和分析存储在HDFS中的大规模数据集。MapReduce采用了将任务拆分成多个子任务并分配给集群中的多台机器来实现分布式计算。它包括两个主要阶段：Map阶段将输入数据转换为键值对形式的中间结果，Reduce阶段对中间结果进行合并和汇总得到最终结果。MapReduce适用于批量数据处理和离线分析。
- YARN（Yet Another Resource Negotiator）：YARN是Hadoop的资源管理器，负责集群资源的调度和任务的管理。YARN的引入使得Hadoop不仅仅局限于MapReduce计算模型，还可以支持其他计算框架，如Spark、Hive、Pig等。YARN提供了一个通用的资源管理平台，可以动态地分配和管理集群资源，从而更好地支持多种计算模型和应用场景。
这三个核心组件共同构成了Hadoop的基础架构，使得Hadoop能够实现大规模数据存储、分布式计算和资源管理。它们的协作使得Hadoop成为处理大数据的强大工具。