Hadoop与Spark开源大数据技术栈如下图：
大数据技术栈架构图
（1）数据收集层：主要由关系型与非关系型数据收集组件、分布式消息队列构成。
①Sqoop/Canal：关系型数据收集和导入工具，是连接关系型数据库（如MySQL）和Hadoop（如HDFS）的桥梁，Sqoop可将关系型数据库中的数据全量导入Hadoop，而Canal则可用于实现数据的增量导入。
②Flume：非关系型数据收集工具，主要是流式日志数据，可近实时收集，经过滤，聚集后加载到HDFS等存储系统。
③Kafka：分布式消息队列，一般作为数据总线使用，它允许多个数据消费者订阅并获取感兴趣的数据。相较于其它消息队列，它采用分布式高容错设计，更适合大数据应用场景。
（2）数据存储层：主要由分布式文件系统(面向文件的存储)和分布式数据库（面向行/列的存储）构成。
①HDFS：Hadoop分布式文件系统，具有良好的扩展性与容错性等优点。
②HBase：构建在HDFS之上的分布式数据库，允许用户存储结构化与半结构化的数据，支持行列无限扩展以及数据随机查找与删除。
③Kudu：分布式列式存储数据库，允许用户存储结构化数据，支持无限扩展以及数据随机查找与更新。
（3）资源管理与服务协调
①YARN：统一资源管理与调度系统，它能够管理集群中的各种资源（比如CPU和内存等），并按照一定的策略分配给上层的各类应用。
②ZooKeeper：基于简化的Paxos协议实现的服务协调系统，它提供了类似文件系统的数据模型，允许用户通过简单的API实现leader选举、服务命名、分布式队列与分布式锁等复杂的分布式通用模块。
（4）计算引擎层
①MapReduce/Tez：MapReduce是一个典型的批处理计算引擎，具有良好的扩展性和容错性，允许用户通过简单的API编写分布式程序；Tez是基于MapReduce开发的通用DAG(Directed Acyclic Graph的简称，有向无环图)计算引擎，能够更加高效地实现复杂的数据处理逻辑，目前被应用在Hive、Pig等数据分析系统中。
②Spark：通用的DAG计算引擎，它提供了基于RDD(Resilient Distributed Dataset)的数据抽象表示，允许用户充分利用内存进行快速的数据挖掘和分析。
③Impala/Presto：分别由Cloudera和Facebook开源的MPP(MassivelyParallel Processing)系统，允许用户使用标准的SQL处理存储在Hadoop中的数据。它们采用了并行数据库架构，内置了查询优化器，查询下推，代码生成等优化机制，使得大数据处理效率大大提高。
④Storm/Spark Streaming：分布式流式实时计算引擎，具有良好的容错性与扩展性，能够高效地处理流式数据，它允许用户通过简单的API完成实时应用程序的开发工作。
（5）数据分析层
①Hive/Pig/Spark SQL：在计算引擎之上构建的支持SQL或脚本语言的分析系统。其中，Hive是基于MapReduce/Tez实现的SQL引擎，Pig是基于MapReduce/Tez实现的工作引擎，Spark SQL是基于Spark实现的SQL引擎。
②Mahout/MLlib：在计算引擎之上构建的机器学习库，实现了常用的机器学习和数据挖掘算法。其中，Mahout最初是基于MapReduce实现的，目前正逐步迁移到Spark引擎上，MLlib是基于Spark实现的。
③Apache Beam/Cascading：基于各类计算框架而封装的高级API，方便用户构建复杂的数据流水线。Apache Beam统一了批处理和流式处理两类计算框架，提供了更高级的API，方便用户编写与具体计算引擎无关的逻辑代码；Cascading内置了查询计划优化器，能够自动优化用户实现的数据流。采用了面向tuple的数据模型，如果数据可表示成类似于数据库行的格式，则使用Cascading处理将变得很容易。
文章内容整理于：董西成《大数据技术体系详解：原理、架构与实践》
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