什么是 Hadoop 生态系统

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在一些 Teiid 的一些文章和示例上都会有关于 JBoss Data Virtualization (Teiid) 通过 Hive 使用 Hadoop 作为数据源的信息。当使用 Hadoop 环境创建 Data Virtualization 示例时，比如 Hortonworks Data Platform, Cloudera Quickstart 等等，里面会包含大量的开源项目。本篇文章主要是对 Hadoop 生态系统有个初步的认识，以下的一些开源项目详情可以查看 hadoop ecosystem table。

Map Reduce -MapReduce 是使用集群的并行，分布式算法处理大数据集的可编程模型。Apache MapReduce 是从 Google MapReduce 派生而来的：在大型集群中简化数据处理。当前的 Apache MapReduce 版本基于 Apache YARN 框架构建。YARN ＝ “Yet-Another-Resource-Negotiator”。YARN 可以运行非 MapReduce 模型的应用。YARN 是 Apache Hadoop 想要超越 MapReduce 数据处理能力的一种尝试。

HDFS - The Hadoop Distributed File System (HDFS) 提供跨多个机器存储大型文件的一种解决方案。Hadoop 和 HDFS 都是从 Google File System (GFS) 中派生的。Hadoop 2.0.0 之前，NameNode 是 HDFS 集群的一个单点故障 (SPOF) 。利用 Zookeeper，HDFS 高可用性特性解决了这个问题，提供选项来运行两个重复的 NameNodes，在同一个集群中，同一个 Active/Passive 配置。

HBase - 灵感来源于 Google BigTable。HBase 是 Google Bigtable 的开源实现，类似 Google Bigtable 利用 GFS 作为其文件存储系统，HBase 利用 Hadoop HDFS 作为其文件存储系统；Google 运行 MapReduce 来处理 Bigtable 中的海量数据，HBase 同样利用 Hadoop MapReduce 来处理 HBase 中的海量数据；Google Bigtable 利用 Chubby 作为协同服务，HBase 利用 Zookeeper 作为对应。

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Hive - Facebook 开发的数据仓库基础设施。数据汇总，查询和分析。Hive 提供类似 SQL 的语言 (不兼容 SQL92)：HiveQL。

Pig - Pig 提供一个引擎在 Hadoop 并行执行数据流。Pig 包含一个语言：Pig Latin，用来表达这些数据流。Pig Latin 包括大量的传统数据操作 (join, sort, filter, etc.)， 也可以让用户开发他们自己的函数，用来查看，处理和编写数据。Pig 在 hadoop 上运行，在 Hadoop 分布式文件系统，HDFS 和 Hadoop 处理系统，MapReduce 中都有使用。Pig 使用 MapReduce 来执行所有的数据处理，编译 Pig Latin 脚本，用户可以编写到一个系列，一个或者多个的 MapReduce 作业，然后执行。Pig Latin 看起来跟大多数编程语言都不一样，没有 if 状态和 for 循环。

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Zookeeper - ZooKeeper 是 Hadoop 的正式子项目，它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。ZooKeeper 的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，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 是 Google 的 Chubby 一个开源的实现.是高有效和可靠的协同工作系统。Zookeeper 能够用来 leader 选举,配置信息维护等.在一个分布式的环境中，我们需要一个 Master 实例或存储一些配置信息，确保文件写入的一致性等。

Mahout - 基于 MapReduce 的机器学习库和数学库。

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