【摘要】Hadoop是现在最流行的大数据分布式基础架构，其实现了很多大数据相关的核心功能，并且支持大量的核心项目。那么，今天小编就给大家盘点一下Hadoop生态圈核心组件，感兴趣的小伙伴快来学习下吧！

Hbase:一个基于列的存储的分布式数据库，其数据模型为Key-Value模式，便于扩展并且查询高效。

Hive：Hive是Hadoop提供的一个数据仓库，也提供数据库部分功能。其最大的作用还是简化了编写MapReduce程序的过程，只需要利用SQL语句即可完成MapReduce计算。

Cassandra：Cassandra也是基于列存储的，但是其数据模型为column-based，即一列就是一条数据。它最大的优点就是有多个Master，不会出现单点故障。

Ambari：Ambari是可视化的检测工具，其底层是基于Web平台的。它可以监控Hadoop，Hive、HBase、Pig等绝大多数工具。并且还能将MapReduce等程序的功能可视化，在线对比其性能。

Avro：Avro是一个将数据序列化的工具，它有着丰富的数据结构类型，提供二进制数据等。并且还支持一点点动态语言。

Chukwa：Chukwa是一个数据收集工具，其监控的对象为大型分布式系统。在节点数量巨大的集群上，就需要用Chukwa来收集集群的相关信息，分析其健康状态。

Spark：Spark是一种更加快速的Hadoop计算引擎，它的运算速度比MapReduce快近百倍。相对的其对内存的要求也更高，因为它是基于内存的。Spark对机器学习也有非常良好的支持。

Mahout：Mahout是Hadoop提供的算法库，经常被用于数据挖掘和机器学习。

Pig：Pig一种过程语言，其主要作用有两点，一是用来对数据进行预处理和转换，以便MapReduce能更好地运行。二是用来处理数据流。

Tez：Tez是一个比较新的分布式执行框架，建立于Yarn的基础之上，功能上与MapReduce有类似之处。目前Hive、pig等框架都在慢慢的采用Tez而抛弃MapReduce了。

Zookeeper:Zookeeper主要负责分布式应用的协作，集群之间的交流和通讯都依靠Zookeeper完成。

关于Hadoop生态圈的核心组件有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。