背景
hadoop 项目脱胎于鼎鼎大名的三篇大数据论文（google发表），由 hadoop 之父 Doug Cutting 及其团队开发的一个并行处理大量数据的框架。
Hadoop 并不是一个缩写，是由该项目的创建者 Doug Cutting 命名：“Hadoop是我孩子给一个棕色玩具大象起的名字”。
概览
广义上的hadoop指的是以hadoop为核心的生态圈，如下图：
- HDFS and MapReduce
- HBase，Hive，Pig 主要负责数据存储和查询
- Flume，sqoop 负责数据的导入和导出
- Mahout 机器学习和分析
- Zookeeper 分布式协调
- Ambari 集群管理
- Avro 数据存储和序列化
- HCatalog 元数据管理
组件介绍
HDFS (Hadoop Distributed File System) 是分布式计算中数据存储管理的基础。它所具有的高容错高可靠性、高扩展性、高获得性、高吞吐率等特征，为海量数据提供了不怕故障的存储，为超大数据集的应用处理带来了很多便利。
MapReduce 是一种处理海量数据的并行编程模型和计算框架，用于对大规模数据集（通常大于1TB）的并行计算。
Apache HBase 是一个分布式的、随机访问的、面向列的数据库系统，在HDFS的顶层运行，允许应用程序开发人员直接读写HDFS数据。
但是HBase不支持SQL，但是提供了基于命令行的界面以及丰富的API函数来更新数据，它也是NoSQL数据库的一种。Apache Hive 被用来作为大数据的数据仓库，它也使用HDFS文件系统来存储数据。在Hive中我们不编写MapReduce程序，因为Hive提供了一种类SQL语言HiveQL，能让开发者迅速的写出类似关系型数据库SQL查询的点对点查询。
Apache ZooKeeper
Hadoop通过节点(nodes)的方式提供相互间的通信。ZooKeeper便是被用来管理这些节点的，它被用来协调各个节点。
除了管理节点以外，它还维护一些配置信息，并且对分布式系统的服务进行分组。ZooKeeper可以独立于Hadoop来运行，而不像生态系统中的其它组件一样。由于ZooKeeper是基于内存来管理信息，因此它的性能相对来说还是挺高。Sqoop 用来在Hadoop中高效地加载大数据集，他允许开发人员轻松地从一些数据源，如关系型数据库甚至应用程序导入\导出数据。
Flume 常被用来做日志的聚合操作，用来作为ETL工具来使用。
