标签：
当今的Hadoop已经成长为一个庞大的体系，只要有和海量数据相关的领域。都有Hadoop的身影。
Hadoop生态系统图谱
大家知道，Hadoop的两大核心就是HDFS和MapReduce，而整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS的分布式存储作为底层数据支持的。并且会通过MapReduce来进行计算分析。
Hadoop1.x的核心：
Hadoop2.x的核心：
下图更形象的列出了Hadoop生态系统中的各个项目
分布式文件系统，将一个文件分成多个块，分别存储(拷贝)到不同的节点上.它是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。
分布式计算框架，它是一种分布式计算处理模型和执行环境，用于进行大数据量的计算。共包括Map和Reduce部分。其中Map接受一个键值对（key-value），产生一组中间键值对。MapReduce框架会将map函数产生的中间键值对里键相同的值传递给一个reduce函数。Reduce函数：接受一个键，以及相关的一组值，将这组值进行合并产生一组规模更小的值（通常只有一个或零个值）。
基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类似SQL一样的查询语言HiveQL来管理这些数据。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。
Pig是一个基于Hadoop的大数据分析平台，它提供了一个叫PigLatin的高级语言来表达大数据分析程序，将脚本转换为MapReduce任务在Hadoop上执行。通常用于进行离线分析。
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。
分布式协作服务，是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供包括配置维护，名字服务，分布式同步和组服务等功能。Hadoop的管理就是用的ZooKeeper
HBase是一个分布式列存数据库，它基于Hadoop之上提供了类似BigTable的功能。HBase是一个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。和传统关系数据库不同，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。
数据同步工具，SQL-to-Hadoop的缩写。Sqoop是一个Hadoop和关系型数据库之间的数据转移工具。可将关系型数据库中的数据导入到Hadoop的HDFS中，也可将HDFS中的数据导进到关系型数据库中。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。
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。
是一个对Hadoop集群进行监控和管理的基于Web的系统。目前已经支持HDFS，MapReduce，Hive，HCatalog，HBase，ZooKeeper，Oozie，Pig和Sqoop等组件。
标签：
原文地址：http://www.cnblogs.com/meet/p/5438091.html
