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まずは、Hadoopのが何であるかを説明しましょう。
Hadoopのは、HDFS所謂、2つのコア・コンポーネント、HDFSのための1つを有する分散ファイル・ストレージ・システムです。
MapReduceのための二つは、それは、分散コンピューティングシステム（分散コンピューティングフレームワークオフライン）です。
上記2つの成分は、大規模なデータストレージの問題は、大規模なデータが計算された解決します。
残りの二つは、基本的にツールから誘導されます。
プログラミング言語Maperduce：
1、Jave（最も原始的な方法）
2、Hadoopのストリーミング（複数の言語をサポート）
（CおよびC ++のための）3、Hadoopのパイプ
象使いアルゴリズムが提供する：分類、クラスタリング、頻出パターンマイニング、ベクトルの類似度計算、推薦エンジン、次元削減、進化的アルゴリズム、回帰分析、等
ハイブ：データウェアハウスは、非構造化ログデータ、SQLに似た言語HQLの構造が、同一ではないを解決する大規模な統計的な問題のためのHadoopの上に構築されています。
豚：豚ラテン言語データストリームを用いてデータのMapReduceの並列処理を使用してHadoopのベースのデータフロー実行エンジン
ハイブ：それはHive2（スティンガー）は、基礎となるアルゴリズムエンジンTEZ（DGA算出フレーム）のMapReduceによって置換されています
インパラ：処理データはHDFSに直接保存することができ、かつ高速なインタラクティブなクエリのために、優れたスケーラビリティと耐障害性と、HDFS時間にデータを書き込みます。
Oozie：