hadoop 生态概况
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
具有可靠、高效、可伸缩的特点。
Hadoop的核心是YARN,HDFS和Mapreduce
下图为hadoop的生态系统:
HDFS（Hadoop分布式文件系统）
源自于Google的GFS论文，发表于2003年10月，HDFS是GFS克隆版。
HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础。它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，用于在低成本的通用硬件上运行。
HDFS简化了文件的一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序。
它提供了一次写入多次读取的机制，数据以块的形式，同时分布在集群不同物理机器上。
Mapreduce（分布式计算框架）
源自于google的MapReduce论文，发表于2004年12月，Hadoop MapReduce是google MapReduce 克隆版。
MapReduce是一种分布式计算模型，用以进行大数据量的计算。它屏蔽了分布式计算框架细节，将计算抽象成map和reduce两部分，
其中Map对数据集上的独立元素进行指定的操作，生成键-值对形式中间结果。Reduce则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约，以得到最终结果。
MapReduce非常适合在大量计算机组成的分布式并行环境里进行数据处理。
JobTracker：Master节点，只有一个，管理所有作业，作业/任务的监控、错误处理等；将任务分解成一系列任务，并分派给TaskTracker。
TaskTracker：Slave节点，运行Map Task和Reduce Task；并与JobTracker交互，汇报任务状态。
Map Task：解析每条数据记录，传递给用户编写的map(),并执行，将输出结果写入本地磁盘(如果为map-only作业，直接写入HDFS)。
Reducer Task：从Map Task的执行结果中，远程读取输入数据，对数据进行排序，将数据按照分组传递给用户编写的reduce函数执行。
Mapreduce处理流程，以wordCount为例：
Yarn(分布式资源管理器）
YARN是下一代MapReduce，即MRv2，是在第一代MapReduce基础上演变而来的，主要是为了解决原始Hadoop扩展性较差，不支持多计算框架而提出的。
Yarn是下一代 Hadoop 计算平台，yarn是一个通用的运行时框架，用户可以编写自己的计算框架，在该运行环境中运行。
用于自己编写的框架作为客户端的一个lib，在运用提交作业时打包即可。该框架为提供了以下几个组件：
资源管理：包括应用程序管理和机器资源管理
资源双层调度
容错性：各个组件均有考虑容错性
扩展性：可扩展到上万个节点
Zookeeper（分布式协作服务）
源自Google的Chubby论文，发表于2006年11月，Zookeeper是Chubby克隆版
解决分布式环境下的数据管理问题：统一命名，状态同步，集群管理，配置同步等。
Hadoop的许多组件依赖于Zookeeper，它运行在计算机集群上面，用于管理Hadoop操作。
HBASE（分布式列存数据库）
源自Google的Bigtable论文，发表于2006年11月，HBase是Google Bigtable克隆版
HBase是一个建立在HDFS之上，面向列的针对结构化数据的可伸缩、高可靠、高性能、分布式和面向列的动态模式数据库。
HBase采用了BigTable的数据模型：增强的稀疏排序映射表（Key/Value），其中，键由行关键字、列关键字和时间戳构成。
HBase提供了对大规模数据的随机、实时读写访问，同时，HBase中保存的数据可以使用MapReduce来处理，它将数据存储和并行计算完美地结合在一起。
HIVE（数据仓库）
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由facebook开源，最初用于解决海量结构化的日志数据统计问题。
Hive定义了一种类似SQL的查询语言(HQL),将SQL转化为MapReduce任务在Hadoop上执行。通常用于离线分析。
HQL用于运行存储在Hadoop上的查询语句，Hive让不熟悉MapReduce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。
Pig(ad-hoc脚本）
由yahoo!开源，设计动机是提供一种基于MapReduce的ad-hoc(计算在query时发生)数据分析工具
Pig定义了一种数据流语言—Pig Latin，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程序序列将脚本转换为MapReduce任务在Hadoop上执行。通常用于进行离线分析。
Mahout（数据挖掘算法库）
Mahout起源于2008年，最初是Apache Lucent的子项目，它在极短的时间内取得了长足的发展，现在是Apache的顶级项目。
Mahout的主要目标是创建一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。
Mahout现在已经包含了聚类、分类、推荐引擎（协同过滤）和频繁集挖掘等广泛使用的数据挖掘方法。
除了算法，Mahout还包含数据的输入/输出工具、与其他存储系统（如数据库、MongoDB 或Cassandra）集成等数据
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