Hadoop 是 Apache 旗下的开源的分布式计算平台，它可以运行在计算机集群之上，提供可靠的、可扩展的分布式计算功能。Hadoop 的核心是分布式文件系统（HDFS）和并行编程框架 MapReduce。
历史
Hadoop 与三篇论文密不可分：
- 2003年，谷歌发布的分布式文件系统 GFS 的论文，可以用于解决海量数据存储的问题。
- 2004年，谷歌发布了 MapReduce 的论文，可以用于解决海量数据计算的问题。
- 2006年，谷歌发布了 BigTable 的论文，它是以 GFS 为底层数据存储的分布式存储系统。
GFS、MapReduce、BigTable 就是我们经常说的“三辆马车”。Hadoop 与这三篇论文的关系是这样的：
- Hadoop 中的 HDFS 是 GFS 的开源实现；
- Hadoop 中的 MapReduce 是谷歌 MapReduce 的开源实现；
- Hadoop 中的 HBase 是谷歌 BigTable 的开源实现。
Hadoop 特点
Hadoop 特点有：
- 跨平台性：hadoop是基于java语言开发的，有很好的跨平台性，可以运行在Linux平台上；
- 高可靠性：hadoop中的HDFS是分布式文件系统，可以将海量数据分布冗余存储在不同的机器节点上，即使是某个机器副本上发生故障，其他的机器副本也能正常运行；
- 高容错性：HDFS把文件分布存储在很多不同的机器节点上，能实现自动保存多个副本，因此某个节点上的任务失败后也能实现自动重新分配；
- 高效性：hadoop的核心组件HDFS和MapReduce，一个负责分布式存储一个负责分布式处理，能够处理PB级别的数据；
- 低成本与高扩展：hadoop在廉价的计算机集群上就可以运行，因此成本比较低，并且可以扩展到几千个计算机节点上，完成海量数据的存储和计算。
生态系统的组成
相关项目
Hadoop 生态体系包含了很多子系统，下面介绍一些常见的子系统，具体如下：
HDFS：分布式文件系统
HDFS是Hadoop分布式文件系统，它是Hadoop生态系统中的核心项目之一，是分布式计算中数据存储管理基础。HDFS具有高容错性的数据备份机制，它能检测和应对硬件故障，并在低成本的通用硬件上运行。另外，HDFS具备流式的数据访问特点，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。
MapReduce：分布式计算框架
MapReduce是一种计算模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。“Map”对数据集上的独立元素进行指定的操作，生成键值对形式中间结果；“Reduce”则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约，以得到最终结果。MapReduce这种“分而治之”的思想，极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。
Yarn：资源管理框架
Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.0中的资源管理器，它可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。
Sqoop：数据迁移工具
Sqoop是一款开源的数据导入导出工具，主要用于在Hadoop与传统的数据库间进行数据的转换，它可以将一个关系型数据库（例如，MySQL、Oracle等）中的数据导入到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导出到关系型数据库中，使数据迁移变得非常方便。
Mahout：数据挖掘算法库
Mahout是Apache旗下的一个开源项目，它提供了一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout包含许多实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。此外，通过使用 Apache Hadoop 库，Mahout 可以有效地扩展到云中。
Hbase：分布式存储系统
HBase是Google Bigtable克隆版，它是一个针对结构化数据的可伸缩、高可靠、高性能、分布式和面向列的动态模式数据库。和传统关系数据库不同，HBase采用了BigTable的数据模型：增强的稀疏排序映射表（Key/Value），其中，键由行关键字、列关键字和时间戳构成。HBase提供了对大规模数据的随机、实时读写访问，同时，HBase中保存的数据可以使用MapReduce来处理，它将数据存储和并行计算完美地结合在一起。
Zookeeper：分布式协作服务
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，是Hadoop和HBase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等用于构建分布式应用，减少分布式应用程序所承担的协调任务。
Hive：基于 Hadoop 的数据仓库
Hive 是基于 Hadoop 的一个分布式数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是操作简单，降低学习成本，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。
Flume：日志收集工具
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。
Pig：MapReduce 的一个抽象
可以使用Apache Pig在Hadoop中执行所有的数据处理操作。要编写数据分析程序，Pig提供了一种称为 Pig Latin 的高级语言。该语言提供了各种操作符，程序员可以利用它们开发自己的用于读取，写入和处理数据的功能。可以让不太擅长编写Java程序的程序员来进行大数据分析处理。
Spark：通用计算引擎
Spark不依赖于MapReduce，它使用了自己的数据处理框架。Spark使用内存进行计算，速度更快。Spark本身就是一个生态系统，除了核心API之外，Spark生态系统中还包括其他附加库，可以在大数据分析和机器学习领域提供更多的能力，如Spark SQL，Spark Streaming，Spark MLlib，Spark GraphX，BlinkDB，Tachyon等。
Impala：新型查询系统
Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统，它提供SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义，但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎，仍然是一个批处理过程，难以满足查询的交互性。相比之下，Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速。Impala可以Hive结合使用，它可以直接使用Hive的元数据库 Metadata。
Kafka：分布式消息队列
Kafka是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统,类似于消息队列的功能，可以接收生产者（如webservice、文件、hdfs、hbase等）的数据，本身可以缓存起来，然后可以发送给消费者（同上），起到缓冲和适配的作。
Ambari：大数据集群管理系统
Ambari是一个开源的大数据集群管理系统，可以用来就是创建、管理、监视 Hadoop 的集群，并提供WEB可视化的界面来让用户进行管理。
Oozie：工作流调度引擎
Oozie是用于 Hadoop 平台的开源的工作流调度引擎。是用来管理Hadoop作业。是属于web应用程序，由Oozie client和Oozie Server两个组件构成。Oozie Server运行于Java Servlet容器（Tomcat）中的web程序。