hadoop中各个组件的介绍

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HDFS(Hadoop distribute file system)——Hadoop生态系统的基础组件Hadoop分布式文件系统。它是其他一些工具的基础HDFS的机制是将大量数据分布到计算机集群上，数据一次写入，但可以多次读取用于分析。HDFS让Hadoop可以最大化利用磁盘。

HBase—— 一个构建在HDFS之上的面向列的NoSql数据库，HBase用于对打量数据进行快速读取/写入。HBase将Zookeeper用于自身的管理，以保证其所有组件都正在运行。HBase使得Hadoop可以最大化利用内存。

MapReduce——MapReduce是Hadoop的主要执行框架，它是一个用于分布式并行数据处理的编程模型，将作业分为mapping阶段和reduce阶段。开发人员谓Hadoop编写MapReduce作业，并使用HDFS中存储的数据，而HDFS可以保证快速的数据访问。鉴于MapReduce作业的特性，Hadoop以并行的方式将处理过程移向数据。MapReduce使得Hadoop可以最大化利用CPU。

Zookeeper——Zookeeper是Hadoop的分布式协调服务。Zookeeper被设计成可以在机器集群上运行，是一个具有高度可用性的服务，用于Hadoop操作的管理，而且很多Hadoop组件都依赖它。

 Oozie—— Oozie是一个北极测很难过到Hadoop软件栈中的可扩展的Workflow系统。用于协调多个MapReduce作业的执行。它能够处理大量的复杂性，基于外部事件来管理执行。

 Pig——Pig是对MapReduce编程复杂性的抽象，Pig平台包含用于分析Hadoop数据集的执行环境和脚本语言(Pig Latin)。它的编译器将Pig Latin翻译为MapReduce程序序列。

Hive——类似于SQL的高级语言，用于执行对存储在Hadoop中数据的查询，Hive允许不熟悉MapReduce的开发人员编写数据查询语句，它会将翻译为Hadoop中的MapReduce作业。类似于Pig。Hive是一个抽象层，适合于较熟悉SQL而不是java编程的数据库分析师。

Hadoop生态系统中还包含一些用于与其他企业级应用进行集成的框架,例如上图所示的Sqoop和Flume：
 Sqoop是一个连通性工具，用于在关系型数据库和数据仓库Hadoop之间移动数据。Sqoop利用数据库来描述导入/导出数据的模式，并使用MapReduce实现并行操作和容错。

Fulme是一个分布式的、具有可靠性和高可用性的服务，用于从单独的机器上将大量数据高效的收集、聚合并移动到HDFS中。它给予一个简单灵活的架构，童工流式数据操所。它借助于简单可扩展的数据模型，允许将来自企业中多台机器上的数据移到Hadoop中。

hbase 是架构在hadoop之上的分布式数据库，hive即hive sql，用户可以通过写hive sql，hive负责将sql生成相关的mapreduce作业，并提交给hadoop集群来运行这样的作业。hive可以直接分析hdfs上的文件，也可以分析hbase表数据。一般hive是安装在namenode上运行。
简单来说hive用来批量处理数据，HBase用来快速索引数据。
HBase是一个分布式的基于列存储的非关系型数据库。HBase的查询效率很高，主要由于查询和展示结果。
hive是分布式的关系型数据库。主要用来并行分布式 处理 大量数据。hive中的所有查询除了"select * from table;"都是需要通过Map\Reduce的方式来执行的。由于要走Map\Reduce，即使一个只有1行1列的表，如果不是通过select * from table;方式来查询的，可能也需要8、9秒。但hive比较擅长处理大量数据。当要处理的数据很多，并且Hadoop集群有足够的规模，这时就能体现出它的优势。

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