一、简介
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
二、HDFS
Hadoop Distributed File System，简称HDFS，是个分布式文件系统，是hadoop的一个核心部分。HDFS有这高容错性(fault-tolerent)的特点，并且设计用来部署在低廉价的(low-cost)的硬件上，提供了高吞吐量(high-throughout)来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS开始是为开源的apache项目nutch的基础结构而创建的。
三、MapReduce
Mapreduce是一个编程模型，一个处理和生成超大数据集算法模型的实现，简单概括就是“数据分解、并行计算、结果合并“。Mapreduce最大的优点是它简单的编程模型，程序猿只需根据该模型框架设计map和reduce函数，剩下的任务，如：分布式存储、节点任务调度、节点通讯、容错处理和故障处理都由mapreudce框架来完成，程序的设计有很高的扩展性。
四、生态圈
Pig：Hadoop上的数据流执行引擎，由Yahoo开源，基于HDFS和MapReduce，使用Pig Latin语言表达数据流，目的在于让MapReduce用起来更简单。
Sqoop：主要用于在Hadoop和传统数据库进行数据互导。
ZooKeeper：分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务。
Flume：分布式、可靠、高可用的服务，它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、汇聚、移动，最后存储到一个中心化数据存储系统中，它是一个轻量级的工具，简单、灵活、容易部署，适应各种方式日志收集并支持failover和负载均衡。
Hive：构建在Hadoop之上的数据仓库，用于解决海量结构化的日志数据统计，定义了一种类SQL查询语言。
YARN：资源协调者、Hadoop 资源管理器，提供统一的资源管理和调度。
Impala：基于Hive的大数据实时分析查询引擎，直接使用Hive的元数据库Metadata。
Solr：基于Lucene的全文检索引擎。
Hue：开源的Apache Hadoop UI系统，基于Python Web框架Django实现的。通过使用Hue可以在浏览器端的Web控制台上与Hadoop集群进行交互来分析处理数据。
Oozie：基于工作流引擎的服务器，可以在上面运行Hadoop任务，是管理Hadoop作业的工作流调度系统。
Storm：分布式实时大数据处理系统，用于流计算。
Hbase：构建在HDFS上的分布式列存储系统，海量非结构化数据仓库。
Spark：海量数据处理的内存计算引擎，Spark框架包含Spark Streaming、Spark SQL、MLlib、GraphX四部分。
Mahout：Apache Software Foundation（ASF） 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现。
Drill：低延迟的分布式海量数据（涵盖结构化、半结构化以及嵌套数据）交互式查询引擎，使用ANSI SQL兼容语法，支持本地文件、HDFS、HBase、MongoDB等后端存储，支持Parquet、JSON、CSV、TSV、PSV等数据格式。
Tez：有向无环图的执行引擎，DAG作业的开源计算框架。
Shark：SQL on Spark，可以近似认为仅将物理执行计划从MR作业替换成了Spark作业。
