1.概述
使用hadoop已經有一段時間了，從最開始懵懂到迷茫，再到各種閱讀與寫作，再到如今各種組合應用，逐漸已經離不開hadoop了，hadoop在大資料行業的成功，加速了它本身的發展，各大社群都能見到hadoop的身影。現在hadoop的家族成員已經達到20多個了。
因此，對自己所掌握的知識，定期做整理是很有必要的。將所有的工具與技術結合起來，不僅能加深自己的印象，而且對今後的發展也是有幫助的。
2.成員介紹
下面介紹一下hadoop家族的各個成員及其所屬的職責。
Apache Hadoop: 是Apache開源組織的一個分散式計算開源框架，提供了一個分散式檔案系統子專案(HDFS)和支援MapReduce分散式計算的軟體架構。
Apache Hive: 是基於Hadoop的一個資料倉儲工具，可以將結構化的資料檔案對映為一張資料庫表，通過類SQL語句快速實現簡單的MapReduce統計，不必開發專門的MapReduce應用，十分適合資料倉儲的統計分析。
Apache Pig: 是一個基於HDFS的大規模資料分析工具，它提供的SQL-LIKE語言叫Pig Latin，該語言的編譯器會把類SQL的資料分析請求轉換為一系列經過優化處理的MapReduce運算。
Apache HBase: 是一個高可靠性、高效能、面向列、可伸縮的分散式儲存系統，利用HBase技術可在廉價PC Server上搭建起大規模結構化儲存叢集。
Apache Sqoop: 是一個用來將HDFS和關係型資料庫中的資料相互轉移的工具，可以將一個關係型資料庫（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的資料導進到Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS的資料導進到關係型資料庫中。
Apache Zookeeper: 是一個為分散式應用所設計的分佈的、開源的協調服務，它主要是用來解決分散式應用中經常遇到的一些資料管理問題，簡化分散式應用協調及其管理的難度，提供高效能的分散式服務。
Apache Mahout:是基於Hadoop的機器學習和資料探勘的一個分散式框架。Mahout用MapReduce實現了部分資料探勘演算法，解決了並行挖掘的問題。
Apache Cassandra:是一套開源分散式NoSQL資料庫系統。它最初由Facebook開發，用於儲存簡單格式資料，集Google BigTable的資料模型與Amazon Dynamo的完全分散式的架構於一身
Apache Avro: 是一個資料序列化系統，設計用於支援資料密集型，大批量資料交換的應用。Avro是新的資料序列化格式與傳輸工具，將逐步取代Hadoop原有的IPC機制。
Apache Ambari: 是一種基於Web的工具，支援Hadoop叢集的供應、管理和監控。
Apache Chukwa: 是一個開源的用於監控大型分散式系統的資料收集系統，它可以將各種各樣型別的資料收整合適合 Hadoop 處理的檔案儲存在 HDFS 中供 Hadoop 進行各種 MapReduce 操作。
Apache Hama: 是一個基於HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)平行計算框架, Hama可用於包括圖、矩陣和網路演算法在內的大規模、大資料計算。
Apache Flume: 是一個分佈的、可靠的、高可用的海量日誌聚合的系統，可用於日誌資料收集，日誌資料處理，日誌資料傳輸。
Apache Giraph: 是一個可伸縮的分散式迭代圖處理系統， 基於Hadoop平臺，靈感來自 BSP (bulk synchronous parallel) 和 Google 的 Pregel。
Apache Oozie: 是一個工作流引擎伺服器, 用於管理和協調執行在Hadoop平臺上（HDFS、Pig和MapReduce）的任務。
Apache Crunch: 是基於Google的FlumeJava庫編寫的Java庫，用於建立MapReduce程式。與Hive，Pig類似，Crunch提供了用於實現如連線資料、執行聚合和排序記錄等常見任務的模式庫。
Apache Whirr: 是一套執行於雲服務的類庫（包括Hadoop），可提供高度的互補性。Whirr學支援Amazon EC2和Rackspace的服務。
Apache Bigtop: 是一個對Hadoop及其周邊生態進行打包，分發和測試的工具。
Apache HCatalog: 是基於Hadoop的資料表和儲存管理，實現中央的後設資料和模式管理，跨越Hadoop和RDBMS，利用Pig和Hive提供關係檢視。
Cloudera Hue: 是一個基於WEB的監控和管理系統，實現對HDFS，MapReduce/YARN, HBase, Hive, Pig的web化操作和管理。