关于Hadoop相关的各种概念及优缺点
Hadoop优势
hdfs定义
hdfs优点
什么是hive
Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。
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，并提供类SQL查询功能。
本质是：将HQL转化成MapReduce程序
1）Hive处理的数据存储在HDFS
2）Hive分析数据底层的实现是MapReduce
3）执行程序运行在Yarn上
Hive的优缺点
优点
1)操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手）。
2)避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。
3)Hive的执行延迟比较高，因此Hive常用于数据分析，对实时性要求不高的场合。
4)Hive优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为Hive的执行延迟比较高。
5)Hive支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。
缺点
1．Hive的HQL表达能力有限
（1）迭代式算法无法表达
（2）数据挖掘方面不擅长，由于MapReduce数据处理流程的限制，效率更高的算法却无法实现。
2．Hive的效率比较低
（1）Hive自动生成的MapReduce作业，通常情况下不够智能化
（2）Hive调优比较困难，粒度较粗
mapreduce定义
mapreduce优缺点
flume定义
Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。
flume优点
1.2 Flume的优点
1.可以和任意存储进程集成。
2.输入的的数据速率大于写入目的存储的速率，flume会进行缓冲，减小hdfs的压力。
3.flume中的事务基于channel，使用了两个事务模型（sender + receiver），确保消息被可靠发送。
zookeeper定义
Zookeeper是一个分布式协调服务的开源概架，主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题，例如怎样避免网时操作同一数据造成脏读的间题，ZooKee区本质上是一个分布式的小文件存储系统，提供基于类似于文件系统的目录树方式的数据存储，并且可以对树中的节点进行有效管理，从而用来维护和监控你存储的数据的状态变化，通过监控这些数据状态的变化，从而可以达到基于数据的集群管理，诸如：统一命名服务、分布式配置管理、分布式消息队列、分布式锁、分布式协调等功能。