Hadoop系统演化过程：
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HDFS：分布式存储系统（Hadoop Distributed File System）：提供了高可靠性、高扩展性和高吞吐率的数据存储服务
HDFS源自于Google的GFS论文 (发表于2003年10月 )，是GFS克隆版
YARN：资源管理系统（Yet Another Resource Negotiator）：负责集群资源的统一管理和调度，Hadoop 2.0新增系统，使得多种计算框架可以运行在一个集群中
MapReduce：分布式计算框架：具有易于编程、高容错性和高扩展性等优点
MapReduce源自于Google的MapReduce论文 （发表于2004年12月），是Google MapReduce克隆版
Hive：由facebook开源，基于MR的数据仓库，数据计算使用MR，数据存储使用HDFS，Hive 定义了一种类 SQL 查询语言——HQL：类似SQL，但不完全相同
日志分析：统计网站一个时间段内的pv、uv
Pig：由yahoo！开源，构建在Hadoop之上的数据仓库
Mahout：数据挖掘库，基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的分布式计算框架，实现了三大类算法 ：推荐(Recommendation) 、聚类(Clustering) 、分类(Classification)
HBase：分布式数据库，源自Google的Bigtable论文 ，发表于2006年11月 ，是Google Bigtable克隆版
Zookeeper：分布式协作服务，源自Google的Chubby论文 ，发表于2006年11月 ，是Chubby克隆版
解决分布式环境下数据管理问题 ：统一命名 、状态同步 、集群管理 、配置同步
Sqoop：数据同步工具，连接Hadoop与传统数据库之间的桥梁 ，支持多种数据库，包括MySQL、DB2等 ，插拔式，用户可根据需要支持新的数据库 ；本质上是一个MapReduce程序
Flume：日志收集工具，Cloudera开源的日志收集系统
Oozie：作业流调度系统
目前计算框架和作业类型繁多： MapReduce Java、Streaming、HQL、Pig等
如何对这些框架和作业进行统一管理和调度：
不同作业之间存在依赖关系（DAG）；
周期性作业
定时执行的作业
作业执行状态监控与报警（发邮件、短信等）
Hadoop发行版本
apache hadoop版本
CDH：Cloudera DistributedHadoop
http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/
HDP：Hortonworks Data Platform
http://zh.hortonworks.com/hdp/downloads/
建议选择公司发行版（不必面临版本某一个框架的选择问题），比如CDH或HDP ，推荐使用CDH（国内主流版本）
更易维护和升级
经过集成测试，不会面临版本兼容问题
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