Hadoop中重要概念简要总结

Hadoop是一个利用大规模计算机集群，可处理大量数据的分布式并行框架。
Hadoop 官网
Hadoop的核心设计包括HDFS和MapReduce。

HDFS

HDFS(Hadoop Distributed File System)是一种分布式文件系统。
主要特点：1.高容错性；2.高吞吐量访问；3.线性扩展（扩充容量只是增加DataNode数量，可在不停止系统的情况下做扩展）
HDFS架构图：

一篇优秀的介绍HDFS原理的blog：HDFS的运行原理

MapReduce

MapReduce是一种分布式计算框架，被用于并行计算海量数据。其核心步骤包括Map(任务处理)和Reduce(结果汇总)两部分。

上图来自知乎用户流通回答。用于海量处理的计算机分为两种，一种是Master，负责调度；另一种是Worker，包括Map和Reduce，Map将数据处理完毕后，将结果传送给Reduce汇总，如上图。

Pig

Pig是构建在MapReduce之上的一种SQL-like的高级查询语言。

Hive

Hive是构建在Hadoop集群之上的数据仓库应用，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，其提供了SQL-like的HQL作为数据访问接口。

介绍Hive的一篇blog：hive介绍

Mahout

Mahout是一个分布式机器学习算法集合。包括分布式协调过滤的实现，分类和聚类等。是一种很强大的数据挖掘工具。
介绍Mahout的blog：Mahout学习

HBase

HBase是一种构建在HDFS之上的分布式、面向列的key-value存储系统（可以称为key-value数据库）。用于解决Hadoop只能批量处理，并且以顺序方式访问数据的问题。HBase提供快速随机访问海量结构化数据。
HBase教程

Sqoop

Sqoop是一种用于Hadoop与传统数据库（如Mysql）之间进行数据传递的工具。

Flume

Flume，日志系统，是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。

Chukwa

类似于Flume，另一种Hadoop日志系统。有篇blog比较了hadoop的一些日志系统：开源日志系统比较：scribe、chukwa、kafka、flume