大数据技术框架
Hadoop生态系统
Hadoop是目前得到企业界验证的大数据框架，包括以下特点：
- 源代码开源
- 社区活跃、参与者众多
- 涉及分布式存储和计算的方方面面
Flume（非结构化数据收集）
Cloudera开源的日志收集系统，用于非结构化数据收集。具有以下特点：
- 分布式
- 高可靠性
- 高容错性
- 易于定制和扩展
Sqoop（结构化数据收集）
Sqoop是SQL to Hadoop的简称，是连接传统关系型数据库和Hadoop的桥梁，包括把关系型数据库的数据导入到Hadoop系统（如HDFS、HBase和Hive中），以及把数据从Hadoop系统抽取并导出到关系型数据库中。利用批处理方式进行数据传输，并且可以利用MapReduce加快数据传输速度。
HDFS（分布式文件系统）
HDFS来源于Google在2003年10月发表的GFS论文，HDFS是GFS的克隆版。HDFS具有以下特点：
- 良好的扩展性，在分布式系统中可以随时添加机器节点，增加存储容量
- 高容错性，因为数据有多副本备份，所以挂掉几台机器后不会丢失数据
- 适合PB级以上海量数据的存储
HDFS将文件切分成等大的数据块，存储到多台机器上，它可以将数据的切分、容错和负载均衡等功能透明化。所以可以将HDFS看成一个容量巨大，具有高容错性的磁盘。HDFS可以做为海量数据的可靠性存储和数据归档。
YARN（资源管理系统）
YARN是Hadoop2.0新增的系统，负责集群的资源管理和调度，使得多种计算框架运行在一个集群中，可以看做一个分布式操作系统，类似于WINDOWS或LINUX。
YARN具有以下特点：
- 良好的扩展性和高可用性
- 对多种类型的应用程序进行统一管理和调度
- 自带了多种多用户调度器，适合共享集群环境
YARN上可以运行各种应用。
MapReduce（分布式计算框架）
MapReduce源自于Google发表于2004年12月的MapReduce论文，Hadoop MapReduce是Google MapReduce的克隆版。MapReduce具有以下特点：
- 良好的扩展性
- 高容错性
- 适合PB级以上海量数据的离线处理
MapReduce是分布式计算框架，可以拆成Map和Reduce两个阶段。
Hive（基于MR的数据仓库）
Hive是由Facebook开源，最初用于解决海量结构化的日志数据统计问题，是构建在Hadoop之上的数据仓库，数据计算使用MapReduce，数据存储使用HDFS，Hive定义了一中类似SQL的查询语言HQL，通常用于进行离线数据处理，支持多维度数据分析，可以看做是一个HQL和MapReduce的语言翻译器。Hive可以进行海量结构化数据的离线分析，可以在不编写MapReduce的情况下低成本的进行数据分析，大部分互联网公司都使用Hive进行日志分析。