What is Hadoop？
Hadoop是一个框架，允许在集群中使用简单的编程模型对大规模数据集进程分布式计算。
1.hadoop包含许多功能模块，它们各自负责了Hadoop的一部分功能，其中最主要的是Common、HDFS和YARN。HDFS负责数据的存储，YARN负责统一资源调度和管理，Common则提供远程过程调用RPC、序列化机制。
2.Hadoop适合处理大规模数据，并且能够实现分布式存储和分布式计算。
3.Hadoop被部署在一个集群上。
Hadoop的生态圈
狭义的Hadoop仅仅代表了Common、HDFS、YARN和MapReduce模块。但是随着围绕Hadoop的越来越多的软件出现，构成了一个生机勃勃的Hadoop生态圈。
1.HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统）是Hadoop的基石。它是一个具有高度容错性的文件系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高度的吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集的应用。
2.YARN（Yet Another Resource Negotiator，另一种资源调度器）是统一的资源管理和调度平台。
3.MapReduce是一种编程模型，利用函数式的思想，将对数据集处理的过程分为Map和Reduce两个阶段。MapReduce这种编程模型非常适合分布式计算。
4.Spark是新一代的计算机框架，对迭代计算很有优势，和MapReduce相比，性能提升明显。并且可以和YARN进行集成，Spark也提供支持SQL的组件SparkSQL等。
5.Hbase是一个分布式的、面向列族的开源数据库，擅长大规模数据的随机、实时读写访问。
6.Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，提供简单的SQL查询功能，并将SQL语句转换为MapReduce作业运行。Hive对Hadoop来说是非常重要的模块，大大降低了Hadoop的使用门槛。
7.Pig和Hive类似，也是对大型数据集进行分析和评估的工具，不过与Hive提供SQL接口不同的是，它提供一种高层的、面向领域的抽象语言：Pig Latin，与HQL相比，Pig latin更加灵活，但学习成本高。
8.Impala对存储在HDFS、Hbase的海量数据提供交互式查询的SQL接口。Impala的特点是查询非常迅速，大幅度领先Hive。
9.Mahout是一个机器学习和数据挖掘库，它利用MapReduce实现了经典的机器学习算法，并使其具有良好的可扩展性。
10.Flume使一个高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方的能力。
11.Sqoop是SQL to Hadoop的缩写，主要作用在于在结构化的数据存储（关系型数据库）与hadoop之间进行数据双向交换。也就是说，Sqoop可以将关系型数据库的数据导入到Hadoop的HDFS、Hive，也可以将Hdfs、Hive的数据导出到关系型数据库中。Sqoop充分利用Hadoop的优点，整个导入导出都是由MapReduce计算框架实现并行化，非常高效。
12.Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，具有分布式、高可用的特点，在大数据系统里面被广泛的应用，如果把大数据比作一台机器的化，那么Kafka这种消息中间件就类似于前端总线，它链接了平台里面的各个组件。
