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首先，我们来介绍一下什么是Hadoop。
Hadoop最核心的部件有两个，一为HDFS，所谓的HDFS，就是分布式的文件存储系统。
二为Mapreduce，即为分布式的计算系统（分布式离线的计算框架）。
上述的两个部件，解决了大数据的存储问题，还有解决了大数据的计算问题。
剩下的基本上都是这两个所衍生出来的工具。
Maperduce的编程语言:
1、Jave（最原始的方式）
2、Hadoop Streaming（支持多语言）
3、Hadoop Pipes(支持C和C++)
Mahout提供的算法：分类、聚类、频繁模式挖掘、向量相似度计算、推荐引擎、降维、进化算法、回归分析等
Hive：是构建在Hadoop之上的数据仓库，用于解决海量结构化的日志数据的统计问题，其语言结构HQL，类似于SQL，但又不完全相同。
Pig:基于Hadoop的数据流执行引擎，利用MapReduce并行处理数据，使用Pig Latin语言表达数据流
Hive:即就是Hive2(Stinger)，底层的算法引擎由Tez(DGA计算框架）替换MapReduce
Impala:可直接处理存储在HDFS上的数据，并在次写入数据到HDFS，具有良好的扩展性和容错性，适合快速交互式查询。
Oozie: