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网上报名1)HDFS
一个提供高可用的获取应用数据的分布式文件系统。
2)MapReduce
一个并行处理大数据集的编程模型。
3)HBase
一个可扩展的分布式数据库，支持大表的结构化数据存储。是一个建立在 HDFS 之上的，面向列的 NoSQL 数据库，用于读/写大量数据。
4)Hive
一个建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具;可以用来进行数据提取转化加载(ETL)，这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。
Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HQL，它允许不熟悉 MapReduce 的开发人员也能编写数据查询语句，然后这些语句被翻译为 Hadoop 上面的 MapReduce 任务。
5)Mahout
可扩展的机器学习和数据挖掘库。它提供的 MapReduce 包含很多实现方法，包括聚类算法、回归测试、统计建模。
6)Pig
一个支持并行计算的的数据流语言和执行框架。它是 MapReduce 编程的复杂性的抽象。Pig 平台包括运行环境和用于分析 Hadoop 数据集的脚本语言(PigLatin)。其编译器将 PigLatin 翻译成 MapReduce 程序序列。
7)Zookeeper
—个应用于分布式应用的高性能的协调服务。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。
8)Amban
一个基于 Web 的工具，用来供应、管理和监测 Hadoop 集群，包括支持 HDFS、MapReduceAHive、HCatalog、HBase、ZooKeeperAOozie、Pig 和 Sqoop 。
Ambari 也提供了一个可视的仪表盘来查看集群的健康状态，并且能够使用户可视化地查看 MapReduce、Pig 和 Hive 应用来诊断其性能特征。
Hadoop 的生态圈还包括以下几个框架，用来与其他企业融合。
1)Sqoop
一个连接工具，用于在关系数据库、数据仓库和 Hadoop 之间转移数据。Sqoop 利用数据库技术描述架构，进行数据的导入/导出;利用 MapReduce 实现并行化运行和容错技术。
2)Flume
提供了分布式、可靠、的服务，用于收集、汇总大数据，并将单台计算机的大量数据转移到 HDFS。它基于一个简单而灵活的架构，并提供了数据流的流。它利用简单的可扩展的数据模型，将企业中多台计算机上的数据转移到 Hadoop。
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