经常在提到大数据处理框架hadoop，但大家对各组件的用途还是很迷糊，在给客户讲方案时觉得hadoop很高深。其实没有这么难，今天我们来简述一下用途。通过本短文的查阅，至少你知道组件的作用、他所处的层次。
- 1、Hadoop是Apache公司的大数据处理套件，是所有大数据组件的总称。目前Hadoop已从1.0发展至3.0时代。
2、HDFS把所有廉价的pc服务器组成了一个超级大硬盘，且通过多副本保证了数据安全。
3、MapReduce用于把一个超级大的数据文件分解至不同的廉价pc服务器进行处理，并最终返回数据处理结果。
4、Yarn用于优化mapreduce的处理框架，是一个资源调度组件，让mapreduce处理更加稳健、高效。
5、Zookeeper是一个协调组件，很多组件都依赖于它的运行。如选择HA领导、实现Mysql的高可用。它相当于是一个领导角色，负责协调资源的高可用运行。
6、Sqoop是一个ETL工具，负责各类数据库（Mysql等）与hadoop存储之间的互相倒换。
7、Hive是一个mapreduce之上的神器，你通过sql命令就可以代替mapreduce的编程。
8、Spark是MapReduce的升级替换组件，基于内存计算，数据处理速度提高10-100倍。
9、Kafka是一个队列工具，数据、消息的排队全靠它，有了它的帮助，数据的堵塞问题不再是个事。
10、Flume是一个前端日志采用工具，部署在web等前端服务器，将日志数据源源不断进行采集。
11、HBase是数据的海量存储仓库，是一个Nosql数据库，可以保障数据的海量存储。
12、Pig是另一个简化版的Mapreduce上层处理工具，通过简单的脚本即可生成Mapreduce程序进行快速的数据处理。
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