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主要介紹Hadoop家族產品，常用的項目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa，新增加的項目包括，YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。
從2011年開始，中國進入大數據風起雲涌的時代，以Hadoop爲代表的家族軟件，佔據了大數據處理的廣闊地盤。開源界及廠商，所有數據軟件，無一不向Hadoop靠攏。Hadoop也從小衆的高富帥領域，變成了大數據開發的標準。在Hadoop原有技術基礎之上，出現了Hadoop家族產品，通過“大數據”概念不斷創新，推出科技進步。
作爲IT界的開發人員，我們也要跟上節奏，抓住機遇，跟着Hadoop一起雄起！
前言
使用Hadoop已經有一段時間了，從開始的迷茫，到各種的嘗試，到現在組合應用….慢慢地涉及到數據處理的事情，已經離不開hadoop了。Hadoop在大數據領域的成功，更引發了它本身的加速發展。現在Hadoop家族產品，已經達到20個了之多。
有必要對自己的知識做一個整理了，把產品和技術都串起來。不僅能加深印象，更可以對以後的技術方向，技術選型做好基礎準備。
本文爲“Hadoop家族”開篇，Hadoop家族學習路線圖
目錄
Hadoop家族產品
Hadoop家族學習路線圖
1. Hadoop家族產品
截止到2013年，根據cloudera的統計，Hadoop家族產品已經達到20個！
http://blog.cloudera.com/blog/2013/01/apache-hadoop-in-2013-the-state-of-the-platform/
接下來，我把這20個產品，分成了2類。
第一類，是我已經掌握的
第二類，是TODO準備繼續學習的
一句話產品介紹:
Apache Hadoop: 是Apache開源組織的一個分佈式計算開源框架，提供了一個分佈式文件系統子項目(HDFS)和支持MapReduce分佈式計算的軟件架構。
Apache Hive: 是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射爲一張數據庫表，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，十分適合數據倉庫的統計分析。
Apache Pig: 是一個基於Hadoop的大規模數據分析工具，它提供的SQL-LIKE語言叫Pig Latin，該語言的編譯器會把類SQL的數據分析請求轉換爲一系列經過優化處理的MapReduce運算。
Apache HBase: 是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分佈式存儲系統，利用HBase技術可在廉價PC Server上搭建起大規模結構化存儲集羣。
Apache Sqoop: 是一個用來將Hadoop和關係型數據庫中的數據相互轉移的工具，可以將一個關係型數據庫（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的數據導進到Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS的數據導進到關係型數據庫中。
Apache Zookeeper: 是一個爲分佈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佈式應用中經常遇到的一些數據管理問題，簡化分佈式應用協調及其管理的難度，提供高性能的分佈式服務
Apache Mahout:是基於Hadoop的機器學習和數據挖掘的一個分佈式框架。Mahout用MapReduce實現了部分數據挖掘算法，解決了並行挖掘的問題。
Apache Cassandra:是一套開源分佈式NoSQL數據庫系統。它最初由Facebook開發，用於儲存簡單格式數據，集Google BigTable的數據模型與Amazon Dynamo的完全分佈式的架構於一身
Apache Avro: 是一個數據序列化系統，設計用於支持數據密集型，大批量數據交換的應用。Avro是新的數據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，支持Hadoop集羣的供應、管理和監控。
Apache Chukwa: 是一個開源的用於監控大型分佈式系統的數據收集系統，它可以將各種各樣類型的數據收集成適合 Hadoop 處理的文件保存在 HDFS 中供 Hadoop 進行各種 MapReduce 操作。
Apache Hama: 是一個基於HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)並行計算框架, Hama可用於包括圖、矩陣和網絡算法在內的大規模、大數據計算。
Apache Flume: 是一個分佈的、可靠的、高可用的海量日誌聚合的系統，可用於日誌數據收集，日誌數據處理，日誌數據傳輸。
Apache Giraph: 是一個可伸縮的分佈式迭代圖處理系統， 基於Hadoop平臺，靈感來自 BSP (bulk synchronous parallel) 和 Google 的 Pregel。
Apache Oozie: 是一個工作流引擎服務器, 用於管理和協調運行在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，用於創建MapReduce程序。與Hive，Pig類似，Crunch提供了用於實現如連接數據、執行聚合和排序記錄等常見任務的模式庫
Apache Whirr: 是一套運行於雲服務的類庫（包括Hadoop），可提供高度的互補性。Whirr學支持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的數據表和存儲管理，實現中央的元數據和模式管理，跨越Hadoop和RDBMS，利用Pig和Hive提供關係視圖。
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。
2. Hadoop家族學習路線圖
下面我將分別介紹各個產品的安裝和使用，以我經驗總結我的學習路線。
Hadoop
Yarn學習路線圖
Hive
Pig
Zookeeper
HBase
Mahout
Sqoop
Cassandra
頂
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