OK~从今天开始，我们就开始我们的from zero to hero大数据系列的博客编写，今天是第一篇，开篇为《Hadoop框架介绍》，Hadoop系列将会收录在《from zero to hero（Hadoop篇）》专栏中，后续还会继续推出大数据框架的其他组件系列，敬请期待……下面，大家就跟我一起踏上from zero to hero的旅途吧！
目录
一、 Hadoop是什么
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。从广义上来说，Hadoop指的是一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。
二、Hadoop的三大发行版本
Hadoop三大发行版本：Apache、Cloudera、Hortonworks。Apache版本最原始（最基础）的版本，对于入门学习最好；Cloudera在大型互联网企业中用的较多；Hortonworks文档较好。
2.1 Apache Hadoop
官网地址：http://hadoop.apache.org/releases.html
下载地址：https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/
2.2 Cloudera Hadoop
官网地址：https://www.cloudera.com/downloads/cdh/5-10-0.html
下载地址：http://archive-primary.cloudera.com/cdh5/cdh/5/
2.3 Hortonworks Hadoop
官网地址：https://hortonworks.com/products/data-center/hdp/
下载地址：https://hortonworks.com/downloads/#data-platform
三、Hadoop的优势
（1）高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。
（2）高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点。
（3）高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处理速度。
（4）高容错性：能够自动将失败的任务重新分配。
四、大数据生态圈体系
（1）Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop、Hive与传统的数据库间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如：MySQL、Oracle 等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
（2）Flume是Cloudera提供的一个高可用的、高可靠的、分布式的海量日志采集、聚集和传输的系统，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的能力。
（3）Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，有如下特性：通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能；高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息；支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息；支持Hadoop并行数据加载。
（4）Storm用于“连续计算”，对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。
（5）Spark是当前最流行的开源大数据内存计算框架。可以基于Hadoop上存储的大数据进行计算。
（6）Oozie是一个管理Hadoop作业（job）的工作流程调度管理系统。
（7）HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。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。
（8）Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
（9）R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
（10）Mahout：Apache Mahout是个可扩展的机器学习和数据挖掘库。
（11）Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现。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。
好了，开篇先简单点儿，毕竟是简介，说多了反而就有点赘余了，本篇文章就到这里吧。