Mahout：机器学习的基本库
Zookeeper:分布式协作服务
Flume:日志收集工具
Sqoop:关系数据ETL工具
•非关系型数据库知识面扩展
•Cassandra hbase mongodb（文件型数据库）
•Couchdb，文件存储数据库
•Neo4j非关系型图数据库(图谱)
Hbase：（基于Bigtable思想）
Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库
利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统,利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据,利用Zookeeper作为其分布式协同服务；
主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据（列存 NoSQL 数据库）。
Hbase数据模型：
CF1，CF2，CF3称为列族。
q1,q2,q3称为列名。
ROW KEY：决定一行数据，按照字典顺序排序的。Row key只能存储64k的字节数据
Timestamp时间戳：
在HBase每个cell存储单元对同一份数据有多个版本，根据唯一的时间戳来区分每个版本之间的差异，不同版本的数据按照时间倒序排序，最新的数据版本排在最前面。
时间戳的类型是 64位整型。
时间戳可以由HBase(在数据写入时自动)赋值，此时时间戳是精确到毫秒的当前系统时间。
时间戳也可以由客户显式赋值，如果应用程序要避免数据版本冲突，就必须自己生成具有唯一性的时间戳
Cell单元格：
由行和列的坐标交叉决定；
单元格是有版本的；
单元格的内容是未解析的字节数组；
由{row key， column( =<family> +<qualifier>)， version} 唯一确定的单元。
cell中的数据是没有类型的，全部是字节码形式存贮。
HLog(WAL log)：
HLog文件就是一个普通的Hadoop Sequence File，Sequence File 的Key是HLogKey对象，HLogKey中记录了写入数据的归属信息，除了table和region名字外，同时还包括 sequence number和timestamp，timestamp是” 写入时间”，sequence number的起始值为0，或者是最近一次存入文件系统中sequence number。
HLog SequeceFile的Value是HBase的KeyValue对象，即对应HFile中的KeyValue。
Column Family列族 & qualifier列：
HBase表中的每个列都归属于某个列族，列族必须作为表模式(schema)定义的一部分预先给出。如 create ‘test’, ‘course’；
列名以列族作为前缀，每个“列族”都可以有多个列成员(column)；如course:math, course:english, 新的列族成员（列）可以随后按需、动态加入；
权限控制、存储以及调优都是在列族层面进行的；
HBase把同一列族里面的数据存储在同一目录下，由几个文件保存
Hbase架构
Client：包含访问HBase的接口并维护cache来加快对HBase的访问
Zookeeper：
保证任何时候，集群中只有一个master
存贮所有Region的寻址入口。
实时监控Region server的上线和下线信息。并实时通知Master
存储HBase的schema和table元数据。
Master：
为Region server分配region
负责Region server的负载均衡
发现失效的Region server并重新分配其上的region
管理用户对table的增删改操作
RegionServer：
Region server维护region，处理对这些region的IO请求
Region server负责切分在运行过程中变得过大的region
Region：
HBase自动把表水平划分成多个区域(region)，每个region会保存一个表里面某段连续的数据
每个表一开始只有一个region，随着数据不断插入表，region不断增大，当增大到一个阀值的时候，region就会等分会两个新的region（裂变）
当table中的行不断增多，就会有越来越多的region。这样一张完整的表被保存在多个Regionserver 上。
Memstore 与 storefile：
一个region由多个store组成，一个store对应一个CF（列族）
store包括位于内存中的memstore和位于磁盘的storefile写操作先写入memstore，当memstore中的数据达到某个阈值，hregionserver会启动flashcache进程写入storefile，每次写入形成单独的一个storefile
当storefile文件的数量增长到一定阈值后，系统会进行合并（minor、major compaction），在合并过程中会进行版本合并和删除工作（majar），形成更大的storefile
当一个region所有storefile的大小和数量超过一定阈值后，会把当前的region分割为两个，并由hmaster分配到相应的regionserver服务器，实现负载均衡
客户端检索数据，先在memstore找，找不到再找storefile
