Hadoop简介

经过多年的发展形成了 Hadoop1.X 生态系统，其结构如下图所示：

HDFS：Hadoop 生态圈的基本组成部分是 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）。HDFS 是一种分布式文件系统，数据被保存在计算机集群上，HDFS 为 HBase 等工具提供了基础。
MapReduce：Hadoop 的主要执行框架是 MapReduce，它是一个分布式、并行处理的编程模型，MapReduce 把任务分为 map（映射）阶段和 reduce（化简）阶段。由于 MapReduce 工作原理的特性，Hadoop 能以并行的方式访问数据，从而实现快速访问数据。
Hbase：HBase 是一个建立在 HDFS 之上，面向列的 NoSQL 数据库，用于快速读 / 写大量数据，HBase 使用 Zookeeper 进行管理。
Zookeeper：用于 Hadoop 的分布式协调服务。Hadoop 的许多组件依赖于 Zookeeper，它运行在计算机集群中，用于管理 Hadoop 集群。
Pig：它是 MapReduce 编程的复杂性的抽象。Pig 平台包括运行环境和用于分析 Hadoop 数据集的脚本语言 (Pig Latin)，其编译器将 Pig Latin 翻译成 MapReduce 程序序列。
Hive：类似于 SQL 高级语言，用于运行存储在 Hadoop 上的查询语句，Hive 让不熟悉 MapReduce 的开发人员也能编写数据查询语句，然后这些语句被翻译为 Hadoop 上面的 MapReduce 任务。像 Pig 一样，Hive 作为一个抽象层工具，吸引了很多熟悉 SQL 而不是 Java 编程的数据分析师。
Sqoop：一个连接工具，用于在关系数据库、数据仓库和 Hadoop 之间转移数据。Sqoop 利用数据库技术描述架构，进行数据的导入 / 导出；利用 MapReduce 实现并行化运行和容错技术。
Flume：提供了分布式、可靠、高效的服务，用于收集、汇总大数据，并将单台计算机的大量数据转移到 HDFS。它基于一个简单而灵活的架构，利用简单的可扩展的数据模型，将企业中多台计算机上的数据转移到 Hadoop 中。