下图为大家展示了Hadoop生态圈体系中的主要组件以及它们彼此之间的关系。
视频讲解如下：
这里先简单说明每一个组件的作用功能。
一、HDFS
它的全称是Hadoop Distributed File System，它是Hadoop分布式文件系统，用于解决大数据的存储问题。HDFS源自于Google的GFS论文，可用于运行在低成本的通用硬件上，是一个具有容错的文件系统。
二、HBase
基于HDFS之上的分布式列式存储NoSQL数据库，起源于Google的BigTable思想。由于HBase的底层是HDFS，因此HBase中创建的表和表中数据最终都是存储在HDFS上。HBase的核心是列式存储，它适合执行查询操作。
三、MapReduce与Yarn
MapReduce是一种分布式计算模型，用以进行大数据量的计算，它是一种离线计算处理模型。MapReduce通过Map和Reduce两个阶段的划分，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。通过MapReduce既可以处理HDFS中的数据，也可以处理HBase中的数据。
Yarn（Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是 Hadoop集群中的资源管理器。从Hadoop 2.x开始，MapReduce默认都是运行在Yarn之上。
在Hadoop的安装包中已经集成了HDFS与Yarn。因此Hadoop安装成功后，可以直接执行MapReduce任务处理HDFS的数据。
四、数据分析引擎Hive与Pig
Hive是基于HDFS之上的数据仓库，支持标准的SQL语句。默认情况下，Hive的执行引擎是MapReduce。Hive可以把一条标准的SQL转换成是MapReduce任务运行在Yarn之上。
Pig也是Hadoop中的数据分析引擎，支持PigLatin语句。默认情况下，Pig的执行引擎也是MapReduce。Pig允许处理结构化数据和半结构化数据。
Hive和Pig的执行引擎也可以是Spark，即：Hive on Spark和Pig on Spark。
五、数据采集引擎Sqoop和Flume
Sqoop的全称是SQL to Hadoop，它是一个数据交换工具，主要针对的关系型数据库，例如：Oracle、MySQL等。Sqoop数据交换的本质上是Mapreduce程序，它充分利用了MapReduce的并行化和容错性，从而提高了数据交换的性能。
Flume是一个分布式的、可靠的、可用的日志收集服务组件。它可以高效地收集、聚合、移动大量的日志日志数据。
Flume进行日志采集的过程其本质并不是MapReduce任务。
六、分布式协调服务ZooKeeper
ZooKeeper可以当成是一个“数据库”来使用，主要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。同时在大数据架构中，利用ZooKeeper可以解决大数据主从架构的单点故障问题实现大数据的高可用性。
七、集成管理工具HUE
HUE是基于Web形式发布的集成管理工具，可以与大数据相关组件进行集成。通过HUE可以管理Hadoop中的相关组件，也可以管理Spark中的相关组件。
