一. hadoop 生態概況
Hadoop是一個由Apache基金會所開發的分佈式系統基礎架構。用戶可以在不瞭解分佈式底層細節的情況下，開發分佈式程序。充分利用集群的威力進行高速運算和存儲。具有可靠、高效、可伸縮的特點。
Hadoop的核心是YARN,HDFS和Mapreduce
下圖是hadoop生態系統，集成spark生態圈。在未來一段時間內，hadoop將於spark共存，hadoop與spark都能部署在yarn、mesos的資源管理系統之上。
1、HDFS（Hadoop分佈式文件系統）
源自於Google的GFS論文，發表於2003年10月，HDFS是GFS克隆版。
HDFS是Hadoop體系中數據存儲管理的基礎。它是一個高度容錯的系統，能檢測和應對硬件故障，用於在低成本的通用硬件上運行。
HDFS簡化了文件的一致性模型，通過流式數據訪問，提供高吞吐量應用程序數據訪問功能，適合帶有大型數據集的應用程序。
它提供了一次寫入多次讀取的機制，數據以塊的形式，同時分佈在集群不同物理機器上。
2、Mapreduce（分佈式計算框架）
源自於google的MapReduce論文，發表於2004年12月，HadoopMapReduce是google MapReduce 克隆版。
MapReduce是一種分佈式計算模型，用以進行大數據量的計算。它屏蔽了分佈式計算框架細節，將計算抽象成map和reduce兩部分，
其中Map對數據集上的獨立元素進行指定的操作，生成鍵-值對形式中間結果。Reduce則對中間結果中相同“鍵”的所有“值”進行規約，以得到最終結果。
MapReduce非常適合在大量計算機組成的分佈式並行環境裡進行數據處理。
3. HBASE（分佈式列存數據庫）
源自Google的Bigtable論文，發表於2006年11月，HBase是GoogleBigtable克隆版。
HBase是一個建立在HDFS之上，面向列的針對結構化數據的可伸縮、高可靠、高性能、分佈式和麵向列的動態模式數據庫。
HBase採用了BigTable的數據模型：增強的稀疏排序映射表（Key/Value），其中，鍵由行關鍵字、列關鍵字和時間戳構成。
HBase提供了對大規模數據的隨機、實時讀寫訪問，同時，HBase中保存的數據可以使用MapReduce來處理，它將數據存儲和並行計算完美地結合在一起。
4. Zookeeper（分佈式協作服務）
源自Google的Chubby論文，發表於2006年11月，Zookeeper是Chubby克隆版
解決分佈式環境下的數據管理問題：統一命名，狀態同步，集群管理，配置同步等
Hadoop的許多組件依賴於Zookeeper，它運行在計算機集群上面，用於管理Hadoop操作。
5. HIVE（數據倉庫）
由facebook開源，最初用於解決海量結構化的日誌數據統計問題。
Hive定義了一種類似SQL的查詢語言(HQL),將SQL轉化為MapReduce任務在Hadoop上執行。通常用於離線分析。
HQL用於運行存儲在Hadoop上的查詢語句，Hive讓不熟悉MapReduce開發人員也能編寫數據查詢語句，然後這些語句被翻譯為Hadoop上面的MapReduce任務。
6.Pig(ad-hoc腳本）
由yahoo!開源，設計動機是提供一種基於MapReduce的ad-hoc(計算在query時發生)數據分析工具
Pig定義了一種數據流語言—PigLatin，它是MapReduce編程的複雜性的抽象,Pig平臺包括運行環境和用於分析Hadoop數據集的腳本語言(Pig Latin)。
其編譯器將Pig Latin翻譯成MapReduce程序序列將腳本轉換為MapReduce任務在Hadoop上執行。通常用於進行離線分析。
7.Sqoop(數據ETL/同步工具）
Sqoop是SQL-to-Hadoop的縮寫，主要用於傳統數據庫和Hadoop之前傳輸數據。數據的導入和導出本質上是Mapreduce程序，充分利用了MR的並行化和容錯性。
Sqoop利用數據庫技術描述數據架構，用於在關係數據庫、數據倉庫和Hadoop之間轉移數據。
8.Flume（日誌收集工具）
Cloudera開源的日誌收集系統，具有分佈式、高可靠、高容錯、易於定製和擴展的特點。
它將數據從產生、傳輸、處理並最終寫入目標的路徑的過程抽象為數據流，在具體的數據流中，數據源支持在Flume中定製數據發送方，從而支持收集各種不同協議數據。
同時，Flume數據流提供對日誌數據進行簡單處理的能力，如過濾、格式轉換等。此外，Flume還具有能夠將日誌寫往各種數據目標（可定製）的能力。
總的來說，Flume是一個可擴展、適合複雜環境的海量日誌收集系統。當然也可以用於收集其他類型數據
9. Oozie(工作流調度器）
Oozie是一個可擴展的工作體系，集成於Hadoop的堆棧，用於協調多個MapReduce作業的執行。它能夠管理一個複雜的系統，基於外部事件來執行，外部事件包括數據的定時和數據的出現。
Oozie工作流是放置在控制依賴DAG（有向無環圖 DirectAcyclic Graph）中的一組動作（例如，Hadoop的Map/Reduce作業、Pig作業等），其中指定了動作執行的順序。
Oozie使用hPDL（一種XML流程定義語言）來描述這個圖。
10. Yarn(分佈式資源管理器）
YARN是下一代MapReduce，即MRv2，是在第一代MapReduce基礎上演變而來的，主要是為了解決原始Hadoop擴展性較差，不支持多計算框架而提出的。
yarn是下一代 Hadoop 計算平臺，yarn是一個通用的運行時框架，用戶可以編寫自己的計算框架，在該運行環境中運行。
用於自己編寫的框架作為客戶端的一個lib，在運用提交作業時打包即可。該框架為提供了以下幾個組件：
- 資源管理：包括應用程序管理和機器資源管理
- 資源雙層調度
- 容錯性：各個組件均有考慮容錯性
- 擴展性：可擴展到上萬個節點
- 內存DAG計算模型)
Spark是一個Apache項目，它被標榜為“快如閃電的集群計算”。它擁有一個繁榮的開源社區，並且是目前最活躍的Apache項目。
最早Spark是UC BerkeleyAMP lab所開源的類Hadoop MapReduce的通用的並行計算框架。
Spark提供了一個更快、更通用的數據處理平臺。和Hadoop相比，Spark可以讓你的程序在內存中運行時速度提升100倍，或者在磁盤上運行時速度提升10倍
12. Kafka（分佈式消息隊列）
Kafka是Linkedin於2010年12月份開源的消息系統，它主要用於處理活躍的流式數據。
活躍的流式數據在web網站應用中非常常見，這些數據包括網站的pv、用戶訪問了什麼內容，搜索了什麼內容等。
這些數據通常以日誌的形式記錄下來，然後每隔一段時間進行一次統計處理。
13.Ambari（安裝部署配置管理工具）
Apache Ambari 的作用來說，就是創建、管理、監視 Hadoop 的集群，是為了讓 Hadoop 以及相關的大數據軟件更容易使用的一個web工具。
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