1.hadoop总体介绍

Apache Hadoop软件库是一个框架，允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集。它旨在从单个服务器扩展到数千台计算机，每台计算机都提供本地计算和存储。该库本身不是依靠硬件来提供高可用性，而是设计用于检测和处理应用层的故障，从而在计算机集群之上提供高可用性服务，每个计算机都可能容易出现故障。

2.hadoop工作原理

Hadoop 是 Apache 软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台。以 Hadoop 分布式文件
系统（HDFS，Hadoop Distributed Filesystem）和 MapReduce（Google MapReduce 的开源实现）为核心的 Hadoop 为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。
对于 Hadoop 的集群来讲，可以分成两大类角色：Master 和 Salve。一个 HDFS 集群是由
一个 NameNode 和若干个 DataNode 组成的。其中 NameNode 作为主服务器，管理文件系统的命名空间和客户端对文件系统的访问操作；集群中的 DataNode 管理存储的数据。
MapReduce 框架是由一个单独运行在主节点上的 JobTracker 和运行在每个集群从节点的
TaskTracker 共同组成的。主节点负责调度构成一个作业的所有任务，这些任务分布在不同的从节点上。主节点监控它们的执行情况，并且重新执行之前的失败任务；从节点仅负责由主节点指派的任务。当一个 Job 被提交时，JobTracker 接收到提交作业和配置信息之后，就会将配置信息等分发给从节点，同时调度任务并监控 TaskTracker 的执行。
从上面的介绍可以看出，HDFS 和 MapReduce 共同组成了 Hadoop 分布式系统体系结构的核心。HDFS 在集群上实现分布式文件系统，MapReduce 在集群上实现了分布式计算和任务处理。HDFS 在 MapReduce 任务处理过程中提供了文件操作和存储等支持，MapReduce 在HDFS 的基础上实现了任务的分发、跟踪、执行等工作，并收集结果，二者相互作用，完成了Hadoop 分布式集群的主要任务。

3.其他模块

Hadoop Common：支持其他Hadoop模块的常用实用程序。
Hadoop分布式文件系统（HDFS™）：一种分布式文件系统，可提供对应用程序数据的高吞吐量访问。
Hadoop YARN：作业调度和集群资源管理的框架。
Hadoop MapReduce：基于YARN的系统，用于并行处理大型数据集。
Hadoop Ozone： Hadoop的对象存储。
Hadoop Submarine： Hadoop的机器学习引擎。

4.其他相关项目

Apache的其他Hadoop相关项目包括：

Ambari™：基于Web的工具，用于配置，管理和监控Apache Hadoop集群，包括对Hadoop HDFS，Hadoop MapReduce，Hive，HCatalog，HBase，ZooKeeper，Oozie，Pig和Sqoop的支持。Ambari还提供了一个用于查看群集运行状况的仪表板，例如热图和能够直观地查看MapReduce，Pig和Hive应用程序以及以用户友好的方式诊断其性能特征的功能。
Avro™：数据序列化系统。
Cassandra™：可扩展的多主数据库，没有单点故障。
Chukwa™：用于管理大型分布式系统的数据收集系统。
HBase™：可扩展的分布式数据库，支持大型表的结构化数据存储。
Hive™：一种数据仓库基础架构，提供数据汇总和数据挖掘。
Mahout™：可扩展的机器学习和数据挖掘库。
Pig™：用于并行计算的高级数据流语言和执行框架。
Spark™：用于Hadoop数据的快速通用计算引擎。Spark提供了一种简单而富有表现力的编程模型，支持广泛的应用程序，包括ETL，机器学习，流处理和图形计算。
Tez™：基于Hadoop YARN的通用数据流编程框架，它提供了一个功能强大且灵活的引擎来执行任意DAG任务，以处理批量和交互式用例的数据。Tez正在被Hadoop生态系统中的Hive™，Pig™和其他框架以及其他商业软件（例如ETL工具）采用，以取代Hadoop™MapReduce作为底层执行引擎。
ZooKeeper™：用于分布式应用程序的高性能协调服务。