看到一篇讲解Hadoop生态系统还比较全的文章，分享给大家~
Hadoop是什么？
Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Apache的一个用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。
Hadoop生态系统：
Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算。
详情：
HDFS--Hadoop生态圈的基本组成部分是Hadoop分布式文件系统（HDFS）。HDFS是一种数据分布式保存机制，数据被保存在计算机集群上，HDFS为HBase等工具提供了基础。
MapReduce--Hadoop的主要执行框架是MapReduce，它是一个分布式、并行处理的编程模型，MapReduce把任务分为map(映射)阶段和reduce(化简)。由于MapReduce工作原理的特性，Hadoop能以并行的方式访问数据，从而实现快速访问数据。
Hbase--HBase是一个建立在HDFS之上，面向列的NoSQL数据库，用于快速读/写大量数据。HBase使用Zookeeper进行管理，确保所有组件都正常运行。
Zookeeper--用于Hadoop的分布式协调服务。Hadoop的许多组件依赖于Zookeeper，它运行在计算机集群上面，用于管理Hadoop操作。
Pig--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(Pig Latin)。其编译器将Pig Latin翻译成MapReduce程序序列。
Hive--Hive类似于SQL高级语言，用于运行存储在Hadoop上的查询语句，Hive让不熟悉MapReduce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。像Pig一样，Hive作为一个抽象层工具，吸引了很多熟悉SQL而不是Java编程的数据分析师。
Sqoop是一个连接工具，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。
Flume提供了分布式、可靠、高效的服务，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
也就会说如果你要学习Hadoop,就一定需要知道以上技术才算了解！
然而网络上详细的、系统的讲解Hadoop生态系统的博文和课程都较少，但是实验楼有这样一个课程详细而系统的介绍了Hadoop生态环境，希望对Hadoop感兴趣的小伙伴有所帮助~
Hadoop课程：
课程较为全面、系统的介绍了Hadoop生态环境，对生态圈中的组件进行讲解并进行上机练习；
课程实验：
Hadoop介绍及1.X伪分布式安装
介绍了Hadoop生态圈和版本衍化，讲解了Hadoop部署所需的环境和过程
Hadoop2.X 64位编译
由于Hadoop官网提供的安装包只支持32位，64位服务器需要手动编译，编译重要的是配置好环境
Hadoop2.X 64位环境搭建
与本系列第1个实验这个实验重点介绍的Hadoop2.X部署，相比Hadoop1.X增加了YARN组件
HDFS原理及操作
介绍Hadoop1.X下HDFS原理，并用三个例子进行演示
MapReduce原理及操作
介绍了MapReduce原理并动手计算了NCDC的最低温度和平均温度
MapReduce应用案例
通过练习MapReduce案例，加深对MapReduce原理的了解
Pig介绍、安装与应用案例
首先介绍了Pig，然后介绍Pig的安装和应用案例，可以体验到使用Pig是一件非常简单的事情
Hive介绍和安装部署
本课先介绍了Hive，然后安装MySql，最后进行部署Hive并进行验证
Mahout介绍、安装与应用案例
简单介绍了Mahout，并描述了Mahout的部署和应用案例
HBase介绍、安装与应用案例
本课程先介绍了HBase的原理，然后讲解了HBase的安装和基本命令操作
Sqoop介绍、安装与操作
介绍了Sqoop两个版本的异同，然后介绍了Sqoop的安装部署，最后用例子演示数据导入/导出
Flume介绍与安装
对Flume进行了介绍，并描述了Flume的部署过程
Chukwa介绍与安装部署
简单介绍了Chukwa并在此基础上描述了安装部署过程
相关课程
基础课：
项目课：
以上课程均可到实验楼网站免费在线学习，无需搭建环境，文档引导~
另外：自己在网上找了以下资料：
希望以上内容能对大数据感兴趣的小伙伴有所帮助~
via:实验楼（www.shiyanlou.com）官方微信
