Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统集成架构，用户可以在不了解分布式底层细节情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力来进行高速运算与存储，具有可靠、高效、可伸缩的特点。
Hadoop特点
• 高可靠性：提供按位处理的存储和计算能力值得用户信赖。
• 高扩展性：可以轻松地从小量集群扩展到数以千计的节点中。
• 高效性：提供并发的分布式计算框架，处理速度非常快。
• 高容错性：即使在少量节点宕机的情况下，也能自动完成任务。
Hadoop的核心是YARN,HDFS,Mapreduce。
HDFS
HDFS是GFS的克隆版，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。
HDFS简化了文件一致性模型，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。
Mapreduce
Hadoop Map/Reduce是一个使用简易的软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。
Hadoop将MapReduce高度抽象为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段，每个阶段都以Key/Value对作为过程的输入和输出，并可以由程序员自己选择他们的类型。
加米谷教育：MapReduce并行计算思维讲解
HBASE(分布式列存数据库)
建立在HDFS之上，面向列的针对结构化的数据可伸缩，高可靠，高性能分布式和面向列的动态模式数据库。HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。
HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
ZooKeeper
是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，它是集群的管理者，监视着集群中各个节点的状态根据节点提交的反馈进行下一步合理操作。最终，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。ZooKeeper为其提供：文件系统与通知机制。
HIVE
基于Hadoop的一个数据仓库，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类sql查询功能，Hive底层将sql语句转化为mapreduce任务运行。相对于用java代码编写mapreduce来说，Hive的优势明显：快速开发，人员成本低，可扩展性(自由扩展集群规模)，延展性(支持自定义函数)。
Flume
Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(可定制)的能力。
Yarn分布式资源管理器
Yarn是下一代mapreduce，主要解决原始的Hadoop扩展性较差，不支持多种计算框架而提出的，YARN的优秀点是什么，践行分布式框架设计和并行化开发时有什么启发。希望这能加深Hadoop理解和算法开发思路扩展，如TensorFlow的多核任务分配机制、分布式任务分配机制等。
spark
是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多的计算模式，包括交互式查询和流处理。在处理大规模数据集的时候，速度是非常重要的。Spark的一个重要特点就是能够在内存中计算，因而更快。即使在磁盘上进行的复杂计算，Spark依然比MapReduce更加高效。
Kafka
提供了类似于JMS的特性，但是在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS规范的实现。kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者成为Producer,消息接受者成为Consumer,此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)成为broker。无论是kafka集群，还是producer和consumer都依赖于zookeeper来保证系统可用性集群保存一些meta信息。
Hadoop伪分布式部署
目前而言，不收费的Hadoop版本主要有三个，都是国外厂商，分别是：
1、Apache原始版本
2、CDH版本，对于国内用户而言，绝大多数选择该版本
3、HDP版本
