Hadoop 是 Apache 基金会下的一个开源分布式计算平台，以 HDFS 分布式文件系统 和 MapReduce 分布式计算框架为核心，为用户提供底层细节透明的分布式基础设施。目前，Hadoop 是分析海量数据的首选工具。Hadoop 是一个可以更容易开发和并行处理大规模数据的分布式计算平台，它的主要特点是扩展能力强、成本低、高效率和可靠。目前，Hadoop 的用户已经从传统的互联网公司，扩展到了各个行业，并且得到越来越广泛的应用。它的优势包括：
（1）方便：Hadoop 可以运行在商业机器集群上，或者Amazon EC2 等云计算服务商。
（2）弹性：Hadoop 可以方便增加和减少集群节点。
（3）健壮：Hadoop 可以从容处理常见的硬件失效情况。
（4）简单：Hadoop 允许用户快速高效编写并行分布代码。
0. 关于大数据
1. Hadoop：事实上的大数据标准
3. Hadoop 体系结构
HBase是专门用於Hadoop档案系统上的资料库系统，采用Column-Oriented 资料库设计，不同於传统的关联式资料库，例如没有资料表、Schema资料架构等功能，而是採用Key-Value形式的资料架构，每笔资料都有一个Key值对应到一个Value值，再透过多维度的对应关係来建立类似表格效果的资料架构。如此就能採取分散式储存方式，可以扩充到数千臺服务器，以应付PB等级的资料处理。
Hive： 基于Hadoop的一个可用SQL语法存取Hadoop资料的工具。
Hive是建置在HDFS上的一套分散式资料仓储系统，可让使用者以惯用的SQL语法，来存取Hadoop档案中的大型资料集，例如可以使用Join、Group by、Order by等，而这个语法称为Hive QL。Hive 提供完整的 SQL 查询功能，可以将 SQL 语句转换为 MR 任务进行运行。不过，Hive QL和SQL并非完全相同，例如Hive就不支援Store Procedure、Trigger等功能。
Hive会将使用者输入的Hive QL指令编译成Java程序，再来存取HDFS档案系统上的资料，所以，执行效率依指令复杂度和处理的资料量而异，可能有数秒鐘，甚至是数分鐘的延迟。和HBase相比，Hive容易使用且弹性高，但执行速度较慢。不少资料库系统，都是透过先连结到Hive，才能与Hadoop整合。例如微软就是透过Hive ODBC驱动程序，将SQL指令转换成Hive QL，让Excel可以存取Hadoop上的资料。
在同一个Hadoop丛集中，Hive可以存取HBase上的资料，将HBase上的资料对应成Hive内的一个表格。
Pig：不懂Java开发也能写MapReduce
Pig 是一个机遇 Hadoop 的大规模分析平台，Pig 为复杂的海量数据并行计算提供一个简易的操作和编程接口。它提供了一个Script语言Pig Latin，语法简单，类似可读性高的高阶Basic语言，可用来撰写MapReduce程序。Pig会自动将这些脚本程序转换，成为能在Hadoop中执行的MapReduce Java程序。因此，使用者即使不懂Java也能撰写出MapReduce。不过，一般来说，透过Pig脚本程序转换，会比直接用Java撰写MapReduce的效能降低了25％。
ZooKeeper：让Hadoop内部服务器能协同运作
Zookeeper是一个高效的可扩展的资源协调系统，存储和协调关键共享状态。它监控和协调 Hadoop 分散式运作的集中式服务，可提供各个服务器的配置和运作状态资讯，用於提供不同Hadoop系统角色之间的工作协调。以HBase资料库为例，其中有两种服务器角色：Region服务器角色和Master服务器角色，系统会自动透过ZooKeeper监看Master服务器的状态，一旦Master的运作资讯消失，代表当机或网路断线，HBase就会选出另一台Region服务器成为Mater角色来负责管理工作。
Chukwa： Hadoop 的集群监控系统，由 Yahoo 贡献。
http://www.linuxidc.com/Linux/2014-03/98302.htm
Chukwa是一个开源的监控大型分布式系统的数据收集系统，它构建于HDFS和Map/Reduce框架之上，并继承了Hadoop优秀的扩展性和健壮性。在数据分析方面，Chukwa拥有一套灵活、强大的工具，可用于监控和分析结果来更好的利用所收集的数据结果。
2. Adaptors : 直接采集数据的接口和工具,一个 Agent 可以管理多个 Adaptor 的数据采集
3. Collectors ：负责收集 Agent 收送来的数据,并定时写入集群中
1. 总体而言, chukwa 可以用于监控大规模(2000+ 以上的节点, 每天产生数据量在T级别) hadoop 集群的整体运行情况并对它们的日志进行分析
2. 对于集群的用户而言: chukwa 展示他们的作业已经运行了多久,占用了多少资源,还有多少资源可用,一个作业是为什么失败了,一个读写操作在哪个节点出了问题.
3. 对于集群的运维工程师而言: chukwa 展示了集群中的硬件错误,集群的性能变化,集群的资源瓶颈在哪里.
4. 对于集群的管理者而言: chukwa 展示了集群的资源消耗情况,集群的整体作业执行情况,可以用以辅助预算和集群资源协调.
5. 对于集群的开发者而言: chukwa 展示了集群中主要的性能瓶颈,经常出现的错误,从而可以着力重点解决重要问题.
4. Hadoop 版本演变
4.1 Hadoop 官方版本演变
（2）0.21.0/0.22.x系列
这一系列版本将整个Hadoop项目被分割成三个独立的模块，分别是 Common、HDFS和MapReduce。HDFS和MapReduce都对Common模块有依赖，但是MapReduce对HDFS并没有依赖，这样，MapReduce可以更容易运行在其他的分布式文件系统之上，同时，模块间可以独立开发。具体各个模块的改进如下：
- Common模块：最大的新特性是在测试方面添加了Large-Scale Automated Test Framework 和 fault injection framework。
- HDFS模块：主要增加的新特性包括支持追加操作与建立符号连接、Secondary NameNode改进（secondary namenode被剔除，取而代之的是checkpoint node同时添加一个backup node的角色，作为NameNode的冷备）、允许用户自定义block放置算法等。
- MapReduce模块：在作业API方面，开始启动新MapReduce API，但仍然兼容老的API。
0.22.0在0.21.0基础上修复了一些bug并进行了部分优化。
（3）0.23.X系列
0.23.X是为了克服 Hadoop 在扩展性和框架通用性方面的不足而提出来的，它包括基础库Common、分布式文件系统HDFS、资源管理框架 YARN 和运行在 YARN 上的MapReduce四部分，其中，新增的可对接入的各种计算框架（如MapReduce、Spark等）进行统一管理，该发行版自带 MapReduce 库，而该库集成了迄今为止所有的MapReduce新特性。最新的 0.23.11 在2014年6月发布。
（4）2.X系列
同0.23.x系统一样，2.X系列属于下一代Hadoop，与0.23.X相比，2.X增加了 NameNode HA 和 Wire-compatibility等新特性。最新的 2.6 版本在 2014年11月发布。
- Hadoop 1.0 由一个分布式文件系统 HDFS 和一个离线计算框架 MapReduce 组成
- Hadoop 2.0 由包含一个支持 NameNode 横向扩展的HDFS，一个资源管理系统 YARN 和一个运行在 YARN 上的离线计算框架 MapReduce。
董的博客有2篇文章也很清晰的解释了,hadoop版本以及各自的版本特性:
http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/how-to-select-hadoop-versions/
http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/hadoop-2-0-terms-explained/
4.2 Hadoop 2.0
http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/hadoop-2-2-0/
Hadoop 2.0 的第一个稳定版本2.2.0于2013年10月15如发布了，这个版本是 继1.0.0版本后，又一个具有里程碑意义的版本，这意味着Hadoop进入2.0时代。Hadoop 2.0的最大变化出现在内核（HDFS、MapReduce和YARN），兼容1.x上运行的MapReduce应用程序。
特性1：引入一个新的资源管理系统YARN
YARN是“Yet Another Resource Negotiator”的简称，它是Hadoop 2.0引入的一个全新的通用资源管理系统，可在其之上运行各种应用程序和框架，比如MapReduce、Tez、Storm等，它的引入使得各种应用运行在一个集群中成为可能。YARN是在MRv1基础上衍化而来的，是MapReduce发展到一定程度的必然产物，它的出现使得Hadoop计算类应用进入平台化时代，该博客中包含大量介绍YARN的文章，有兴趣的读者可阅读：http://dongxicheng.org/category/mapreduce-nextgen/
特性2：HDFS单点故障得以解决
Hadoop 2.2.0同时解决了NameNode单点故障问题和内存受限问题，其中，单点故障是通过主备NameNode切换实现的，这是一种古老的解决服务单点故障的方案，主备NameNode之间通过一个共享存储同步元数据信息，因此共享存储系统的选择称为关键，而Hadoop则提供了NFS、QJM和Bookeeper三种可选的共享存储系统，具体可阅读这篇文章：Hadoop 2.0单点故障问题方案总结。
特性3：HDFS Federation
前面提到HDFS 的NameNode存在内存受限问题，该问题也在2.2.0版本中得到了解决。这是通过HDFS Federation实现的，它允许一个HDFS集群中存在多个NameNode，每个NameNode分管一部分目录，而不同NameNode之间彼此独立，共享所有DataNode的存储资源，注意，NameNode Federation中的每个NameNode仍存在单点问题，需为每个NameNode提供一个backup以解决单点故障问题。
5. Hadoop 衍化版
除了离线计算框架 MapReduce 外，还有从Hadoop衍生出的适合特定应用场景的别的框架：
（2）流式计算框架：Storm
（3）内存计算框架：Spark
（4）图计算框架：Giraph，Graphlib
6 Hadoop 商业发行版
- Cloudera: 2008 年成立的 Cloudera 是最早将 Hadoop 商用的公司，目前它是规模最大、知名度最高的Hadoop公司。Cloudera产品主要为CDH(Cloudera的Hadoop发行版)，Cloudera Manager (集群的软件分发及管理监控平台)，Cloudera Support。目前最新的 CDH 5.0除了包含Hadoop 2版本（MapReduce v2 over YARN）外，也可以让使用者启动并兼容MapReduce v1模式，但新旧模式并不能够同时执行于同一集群节点上。
- Hortonworks: 2011年成立的Hortonworks是雅虎与硅谷风投公司Benchmark Capital合资组建的公司。Hortonworks 的主打产品是Hortonworks Data Platform (HDP)，也同样是100%开源的产品，HDP除了常见的项目外还包含了Ambari，一款开源的安装和管理系统。HCatalog，一个元数据管理系统。
- MapR: 2009年成立的MapR公司在Hadoop领域显得有点特立独行，它提供了一款独特的发行版 。用新架构重写HDFS，同时在API级别，和目前的Hadoop 发行版保持兼容。
- EMC： EMC的Greenplum HD是基于mapR版本二次开发改造而成，特点同mapR。
- IBM：在2011/5月推出了InfoSphere BigInsights软件。该软件包括Apache Hadoop发行版、面向MapReduce编程的Pig编程语言、针对IBM的DB2数据库的连接件以及IBM BigSheets.IBM在平台管理，安全认证，作业调度算法，与DB2及netezza的集成上做了增强。
- Intel: 2014年3月英特尔放弃发行Hadoop版本，转而支持Cloudera,并成为Cloudera的最大战略股东以及成为Cloudera董事会的成员之一
各发行版的特点：
各发行版的介绍：http://www.cnblogs.com/sammyliu/articles/4395545.html
注：以上信息皆来自于互联网。