Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。具有可靠、高效、可伸缩的特点。Hadoop的核心是YARN,HDFS和Mapreduce下图是hadoop生态系统，集成spark生态圈。在未来一段时间内，hadoop将于spark共存，hadoop与spark都能部署在yarn、mesos的资源管理系统之上image下面将分别对以上各组件进行简要介绍，具体介绍参见后续系列博文。2、HDFS（Hadoop分布式文件系统）源自于Google的GFS论文，发表于2003年10月，HDFS是GFS克隆版。HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础。它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，用于在低成本的通用硬件上运行。HDFS简化了文件的一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序。它提供了一次写入多次读取的机制，数据以块的形式，同时分布在集群不同物理机器上。3、Mapreduce（分布式计算框架）源自于google的MapReduce论文，发表于2004年12月，Hadoop MapReduce是google MapReduce 克隆版。MapReduce是一种分布式计算模型，用以进行大数据量的计算。它屏蔽了分布式计算框架细节，将计算抽象成map和reduce两部分，其中Map对数据集上的独立元素进行指定的操作，生成键-值对形式中间结果。Reduce则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约，以得到最终结果。MapReduce非常适合在大量计算机组成的分布式并行环境里进行数据处理。4. HBASE（分布式列存数据库）源自Google的Bigtable论文，发表于2006年11月，HBase是Google Bigtable克隆版HBase是一个建立在HDFS之上，面向列的针对结构化数据的可伸缩、高可靠、高性能、分布式和面向列的动态模式数据库。HBase采用了BigTable的数据模型：增强的稀疏排序映射表（Key/Value），其中，键由行关键字、列关键字和时间戳构成。HBase提供了对大规模数据的随机、实时读写访问，同时，HBase中保存的数据可以使用MapReduce来处理，它将数据存储和并行计算完美地结合在一起。5. Zookeeper（分布式协作服务）源自Google的Chubby论文，发表于2006年11月，Zookeeper是Chubby克隆版解决分布式环境下的数据管理问题：统一命名，状态同步，集群管理，配置同步等。Hadoop的许多组件依赖于Zookeeper，它运行在计算机集群上面，用于管理Hadoop操作。6. HIVE（数据仓库）由facebook开源，最初用于解决海量结构化的日志数据统计问题。Hive定义了一种类似SQL的查询语言(HQL),将SQL转化为MapReduce任务在Hadoop上执行。通常用于离线分析。HQL用于运行存储在Hadoop上的查询语句，Hive让不熟悉MapReduce开发人员也能编写数据查询语句，然后这些语句被翻译为Hadoop上面的MapReduce任务。7.Pig(ad-hoc脚本）由yahoo!开源，设计动机是提供一种基于MapReduce的ad-hoc(计算在query时发生)数据分析工具Pig定义了一种数据流语言—Pig Latin，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(Pig Latin)。其编译器将Pig Latin翻译成MapReduce程序序列将脚本转换为MapReduce任务在Hadoop上执行。通常用于进行离线分析。8.Sqoop(数据ETL/同步工具）Sqoop是SQL-to-Hadoop的缩写，主要用于传统数据库和Hadoop之前传输数据。数据的导入和导出本质上是Mapreduce程序，充分利用了MR的并行化和容错性。Sqoop利用数据库技术描述数据架构，用于在关系数据库、数据仓库和Hadoop之间转移数据。9.Flume（日志收集工具）Cloudera开源的日志收集系统，具有分布式、高可靠、高容错、易于定制和扩展的特点。它将数据从产生、传输、处理并最终写入目标的路径的过程抽象为数据流，在具体的数据流中，数据源支持在Flume中定制数据发送方，从而支持收集各种不同协议数据。同时，Flume数据流提供对日志数据进行简单处理的能力，如过滤、格式转换等。此外，Flume还具有能够将日志写往各种数据目标（可定制）的能力。总的来说，Flume是一个可扩展、适合复杂环境的海量日志收集系统。当然也可以用于收集其他类型数据10.Mahout（数据挖掘算法库）Mahout起源于2008年，最初是Apache Lucent的子项目，它在极短的时间内取得了长足的发展，现在是Apache的顶级项目。Mahout的主要目标是创建一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout现在已经包含了聚类、分类、推荐引擎（协同过滤）和频繁集挖掘等广泛使用的数据挖掘方法。除了算法，Mahout还包含数据的输入/输出工具、与其他存储系统（如数据库、MongoDB 或Cassandra）集成等数据挖掘支持架构。11. Oozie(工作流调度器）Oozie是一个可扩展的工作体系，集成于Hadoop的堆栈，用于协调多个MapReduce作业的执行。它能够管理一个复杂的系统，基于外部事件来执行，外部事件包括数据的定时和数据的出现。Oozie工作流是放置在控制依赖DAG（有向无环图 Direct Acyclic Graph）中的一组动作（例如，Hadoop的Map/Reduce作业、Pig作业等），其中指定了动作执行的顺序。Oozie使用hPDL（一种XML流程定义语言）来描述这个图。12. Yarn(分布式资源管理器）YARN是下一代MapReduce，即MRv2，是在第一代MapReduce基础上演变而来的，主要是为了解决原始Hadoop扩展性较差，不支持多计算框架而提出的。Yarn是下一代 Hadoop 计算平台，yarn是一个通用的运行时框架，用户可以编写自己的计算框架，在该运行环境中运行。用于自己编写的框架作为客户端的一个lib，在运用提交作业时打包即可。该框架为提供了以下几个组件： - 资源管理：包括应用程序管理和机器资源管理 - 资源双层调度 - 容错性：各个组件均有考虑容错性 - 扩展性：可扩展到上万个节点13. Mesos（分布式资源管理器） Mesos诞生于UC Berkeley的一个研究项目，现已成为Apache项目，当前有一些公司使用Mesos管理集群资源，比如Twitter。 与yarn类似，Mesos是一个资源统一管理和调度的平台，同样支持比如MR、steaming等多种运算框架。14. Tachyon（分布式内存文件系统）Tachyon（/'tæki:ˌɒn/ 意为超光速粒子）是以内存为中心的分布式文件系统，拥有高性能和容错能力，能够为集群框架（如Spark、MapReduce）提供可靠的内存级速度的文件共享服务。Tachyon诞生于UC Berkeley的AMPLab。
