Hadoop生态圈

hadoop 生态概况
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。

HDFS（Hadoop分布式文件系统）
Hadoop分布式文件系统(Distributed File System) － HDFS (Hadoop Distributed File System)

MapReduce（分布式计算框架）
并行计算框架，0.20前使用 org.apache.hadoop.mapred 旧接口，0.20版本开始引入org.apache.hadoop.mapreduce的新API

HBase（分布式列存数据库）
类似Google BigTable的分布式NoSQL列数据库。（HBase和Avro已经于2010年5月成为* Apache 项目）

Hive（数据仓库）
数据仓库工具，由Facebook贡献。

Zookeeper（分布式协作服务）
分布式锁设施，提供类似Google Chubby的功能，由Facebook贡献。

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。

Pig(ad-hoc脚本）
大数据分析平台，为用户提供多种接口。

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*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。

Flume（日志收集工具）
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。

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。