[转载]图解Hadoop生态系统
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虽然Hortonworks和Cloudera在Apache Hadoop统治力排行榜上分列一、二，但在整理Hadoop生态系统中，他们还只能算作初创公司，仍然可能被大鳄们扼杀或收购。
图：Hadoop生态系统。
（供图：GigaOM，原图可以点击查看公司信息。
）
GigaOM将Hadoop生态圈的公司分为11种，分别是：
·Hadoop即服务（基础设施：这些服务与IaaS服务关系紧密，包括Amazon Elastic MapReduce、GoGrid Big Data Solution、Windows Azure HD Insights等等。
·Hadoop即服务（应用/分析）
·Hadoop即应用/平台
·数据库
·SQL接口：Hive是名副其实的主流，还包括Cloudera Impala、Hortonworks Stinger Initiative、EMC Greenplum这些号称提升几十到上百倍Hive效率的工具，但这还需要更多的应用场景的实践才能让人信服。
·编程框架/语言
·第三方管理平台
·发行版
·二次销售商：第二种是将Hortonworks或Cloudera的Hadoop发行版打包在自己已有的产品或服务中，他们本身并不具备开发Hadoop的能力。
·竞争平台
·HDFS替代品。
Hadoop 生态系统介绍Hadoop生态系统是一个开源的大数据处理平台，它由Apache基金会支持和维护，可以在大规模的数据集上实现分布式存储和处理。
Hadoop生态系统是由多个组件和工具构成的，包括Hadoop 核心，Hive、HBase、Pig、Spark等。
接下来，我们将对每个组件及其作用进行介绍。
一、Hadoop核心Hadoop核心是整个Hadoop生态系统的核心组件，它主要由两部分组成，一个是Hadoop分布式文件系统（HDFS），另一个是MapReduce编程模型。
HDFS是一个高可扩展性的分布式文件系统，可以将海量数据存储在数千台计算机上，实现数据的分散储存和高效访问。
MapReduce编程模型是基于Hadoop的针对大数据处理的一种模型，它能够对海量数据进行分布式处理，使大规模数据分析变得容易和快速。
二、HiveHive是一个开源的数据仓库系统，它使用Hadoop作为其计算和存储平台，提供了类似于SQL的查询语法，可以通过HiveQL 来查询和分析大规模的结构化数据。
Hive支持多种数据源，如文本、序列化文件等，同时也可以将结果导出到HDFS或本地文件系统。
三、HBaseHBase是一个开源的基于Hadoop的列式分布式数据库系统，它可以处理海量的非结构化数据，同时也具有高可用性和高性能的特性。
HBase的特点是可以支持快速的数据存储和检索，同时也支持分布式计算模型，提供了易于使用的API。
四、PigPig是一个基于Hadoop的大数据分析平台，提供了一种简单易用的数据分析语言（Pig Latin语言），通过Pig可以进行数据的清洗、管理和处理。
Pig将数据处理分为两个阶段：第一阶段使用Pig Latin语言将数据转换成中间数据，第二阶段使用集合行处理中间数据。
五、SparkSpark是一个快速、通用的大数据处理引擎，可以处理大规模的数据，支持SQL查询、流式数据处理、机器学习等多种数据处理方式。
hadoop的生态体系及各组件的用途
Hadoop是一个生态体系，包括许多组件，以下是其核心组件和用途：
1. Hadoop Distributed File System (HDFS)：这是Hadoop的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。
它设计为高可靠性和高吞吐量，并能在低成本的通用硬件上运行。
通过流式数据访问，它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。
2. MapReduce：这是Hadoop的分布式计算框架，用于并行处理和分析大规模数据集。
MapReduce模型将数据处理任务分解为Map和Reduce两个阶段，从而在大量计算机组成的分布式并行环境中有效地处理数据。
3. YARN：这是Hadoop的资源管理和作业调度系统。
它负责管理集群资源、调度任务和监控应用程序。
4. Hive：这是一个基于Hadoop的数据仓库工具，提供SQL-like查询语言和数据仓库功能。
5. Kafka：这是一个高吞吐量的分布式消息队列系统，用于实时数据流的收集和传输。
6. Pig：这是一个用于大规模数据集的数据分析平台，提供类似SQL的查询语言和数据转换功能。
7. Ambari：这是一个Hadoop集群管理和监控工具，提供可视化界面和集群配置管理。
此外，HBase是一个分布式列存数据库，可以与Hadoop配合使用。
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。
Hadoop生态中的大数据处理与分析第一章介绍Hadoop生态Hadoop是由Apache基金会开发的一个开源Java框架，用于处理大数据。
Hadoop生态系统是由许多不同的组件组成的，包括Hadoop文件系统（HDFS）、MapReduce、Hive、Pig、HBase等。
每个组件都有不同的目的和特点。
Hadoop生态系统为大数据处理提供了一整套完备的工具。
在Hadoop生态系统中，MapReduce是最常用的一项工具，它提供了分布式的数据处理功能。
在大数据处理中，MapReduce通常用于将大量数据分解为不同的小块，并在不同的节点间并行运算和处理。
第二章大数据的处理与分析大数据处理和分析是指处理大量数据并提取有用信息的过程。
大数据处理和分析可以帮助企业了解其业务、排除风险和改进业务决策。
但是，对于大数据的处理和分析来说，非结构化数据和半结构化数据是一个巨大的挑战。
这时候Hadoop生态系统可以帮助企业解决这个问题。
Hadoop生态系统的组件，如Hive、Pig、Spark和Storm等可以处理非常大的数据集，并提供高效的并行计算。
这些工具可以从海量的数据中提取有用的信息。
Hive和Pig可以将非结构化数据转换成结构化数据，并通过SQL查询进行分析。
Spark和Storm可以通过Stream Processing技术进行数据分析和处理。
Hadoop生态系统可以帮助企业在分析和处理大数据时提高效率并节省成本。
第三章 Hadoop生态系统的组件1. Hadoop文件系统(HDFS)HDFS是Hadoop生态系统中的核心组件，用于存储和管理大量数据。
在HDFS中，数据被分解为多个块，并分布在不同的服务器上，使得数据存储和处理更加高效。
HDFS提供了高可靠性、高可用性和高扩展性。
HDFS可以容错处理所有的节点故障，同时支持横向扩展。
2. MapReduceMapReduce是Hadoop生态系统中最常用的一项组件，用于分布式计算。
