hadoop Common: 包括Hadoop常用的工具類，由原來的Hadoop core部分更名而來。主要包括系統配置工具Configuration、遠程過程調用RPC、序列化機制和Hadoop抽象文件系統FileSystem等。它們爲在通用硬件上搭建雲計算環境提供基本的服務，併爲運行在該平臺上的軟件開發提供了所需的API。
Hadoop Distributed File System (HDFS™): 分佈式文件系統，提供對應用程序數據的高吞吐量，高伸縮性，高容錯性的訪問。是Hadoop體系中數據存儲管理的基礎。它是一個高度容錯的系統，能檢測和應對硬件故障，用於在低成本的通用硬件上運行。HDFS簡化了文件的一致性模型，通過流式數據訪問，提供高吞吐量應用程序數據訪問功能，適合帶有大型數據集的應用程序。
Hadoop YARN: 任務調度和集羣資源管理。
Hadoop MapReduce: 基於YARN的大型數據集並行處理系統。是一種計算模型，用以進行大數據量的計算。Hadoop的MapReduce實現，和Common、HDFS一起，構成了Hadoop發展初期的三個組件。MapReduce將應用劃分爲Map和Reduce兩個步驟，其中Map對數據集上的獨立元素進行指定的操作，生成鍵-值對形式中間結果。Reduce則對中間結果中相同“鍵”的所有“值”進行規約，以得到最終結果。MapReduce這樣的功能劃分，非常適合在大量計算機組成的分佈式並行環境裏進行數據處理。
其他模塊：
Ambari: 是一種基於Web的工具，支持Apache Hadoop集羣的供應、管理和監控。Ambari目前已支持大多數Hadoop組件，包括HDFS、MapReduce、Hive、Pig、 Hbase、Zookeper、Sqoop和Hcatalog等。Ambari 支持HDFS、MapReduce、Hive、Pig、Hbase、Zookeper、Sqoop和Hcatalog等的集中管理。Ambari還提供了一個用於查看集羣健康狀況的儀表板，例如散熱圖，以及可視化查看MapReduce，Pig和Hive應用程序以及以用戶友好的方式診斷其性能特徵的功能。也是5個頂級hadoop管理工具之一。
Avro: 數據序列化系統，由Doug Cutting牽頭開發，是一個數據序列化系統。類似於其他序列化機制，Avro可以將數據結構或者對象轉換成便於存儲和傳輸的格式，其設計目標是用於支持數據密集型應用，適合大規模數據的存儲與交換。Avro提供了豐富的數據結構類型、快速可壓縮的二進制數據格式、存儲持久性數據的文件集、遠程調用RPC和簡單動態語言集成等功能。
Cassandra: 可擴展的多主數據庫，沒有單點故障。是一套開源分佈式NoSQL數據庫系統。它最初由Facebook開發，用於儲存收件箱等簡單格式數據，集GoogleBigTable的數據模型與Amazon Dynamo的完全分佈式的架構於一身Facebook於2008將 Cassandra 開源，此後，由於Cassandra良好的可擴展性，被Digg、Twitter等知名Web 2.0網站所採納，成爲了一種流行的分佈式結構化數據存儲方案。
Cassandra是一個混合型的非關係的數據庫，類似於Google的BigTable。其主要功能比Dynamo (分佈式的Key-Value存儲系統)更豐富，但支持度卻不如文檔存儲MongoDB(介於關係數據庫和非關係數據庫之間的開源產品，是非關係數據庫當中功能最豐富，最像關係數據庫的。支持的數據結構非常鬆散，是類似json的bjson格式，因此可以存儲比較複雜的數據類型)。Cassandra最初由Facebook開發，後轉變成了開源項目。它是一個網絡社交雲計算方面理想的數據庫。以Amazon專有的完全分佈式的Dynamo爲基礎，結合了Google BigTable基於列族(Column Family)的數據模型。P2P去中心化的存儲。很多方面都可以稱之爲Dynamo 2.0。
Chukwa: 用於管理大型分佈式系統的數據收集系統(2000+以上的節點, 系統每天產生的監控數據量在T級別)。它構建在Hadoop的HDFS和MapReduce基礎之上，繼承了Hadoop的可伸縮性和魯棒性。Chukwa包含一個強大和靈活的工具集，提供了數據的生成、收集、排序、去重、分析和展示等一系列功能，是Hadoop使用者、集羣運營人員和管理人員的必備工具。
Hbase: 是一個分佈式的、面向列的開源數據庫，該技術來源於 Fay Chang 所撰寫的Google論文“Bigtable：一個結構化數據的分佈式存儲系統”。就像Bigtable利用了Google文件系統(File System)所提供的分佈式數據存儲一樣，HBase在Hadoop之上提供了類似於Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop項目的子項目。HBase不同於一般的關係數據庫，它是一個適合於非結構化數據存儲的數據庫。另一個不同的是HBase基於列的而不是基於行的模式。
HBase是一個針對結構化數據的可伸縮、高可靠、高性能、分佈式和麪向列的動態模式數據庫。和傳統關係數據庫不同，HBase採用了BigTable的數據模型：增強的稀疏排序映射表(Key/Value)，其中，鍵由行關鍵字、列關鍵字和時間戳構成。HBase提供了對大規模數據的隨機、實時讀寫訪問，同時，HBase中保存的數據可以使用MapReduce來處理，它將數據存儲和並行計算完美地結合在一起。
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，並提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換爲MapReduce任務進行運行。 其優點是學習成本低，可以通過類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。
Hive是Hadoop中的一個重要子項目，最早由Facebook設計，是建立在Hadoop基礎上的數據倉庫架構，它爲數據倉庫的管理提供了許多功能，包括：數據ETL(抽取、轉換和加載)工具、數據存儲管理和大型數據集的查詢和分析能力。Hive提供的是一種結構化數據的機制，定義了類似於傳統關係數據庫中的類SQL語言：Hive QL，通過該查詢語言，數據分析人員可以很方便地運行數據分析業務。
Mahout: Apache旗下的一個開源項目，提供一些可擴展的機器學習領域經典算法的實現，旨在幫助開發人員更加方便快捷地創建智能應用程序。Mahout包含許多實現，包括聚類、分類、推薦過濾、頻繁子項挖掘。此外，通過使用 Apache Hadoop 庫，Mahout 可以有效地擴展到雲中。
Mahout起源於2008年，最初是Apache Lucent的子項目，它在極短的時間內取得了長足的發展，現在是Apache的頂級項目。Mahout的主要目標是創建一些可擴展的機器學習領域經典算法的實現，旨在幫助開發人員更加方便快捷地創建智能應用程序。Mahout現在已經包含了聚類、分類、推薦引擎(協同過濾)和頻繁集挖掘等廣泛使用的數據挖掘方法。除了算法，Mahout還包含數據的輸入/輸出工具、與其他存儲系統(如數據庫、MongoDB 或Cassandra)集成等數據挖掘支持架構。
Pig: 運行在Hadoop上，是對大型數據集進行分析和評估的平臺。它簡化了使用Hadoop進行數據分析的要求，提供了一個高層次的、面向領域的抽象語言：Pig Latin。通過Pig Latin，數據工程師可以將複雜且相互關聯的數據分析任務編碼爲Pig操作上的數據流腳本，通過將該腳本轉換爲MapReduce任務鏈，在Hadoop上執行。和Hive一樣，Pig降低了對大型數據集進行分析和評估的門檻。
Apache Pig 是一個高級過程語言，適合於使用 Hadoop 和 MapReduce 平臺來查詢大型半結構化數據集。通過允許對分佈式數據集進行類似 SQL 的查詢，Pig 可以簡化 Hadoop 的使用。
用MapReduce進行數據分析。當業務比較複雜的時候，使用MapReduce將會是一個很複雜的事情，比如你需要對數據進行很多預處理或轉換，以便能夠適應MapReduce的處理模式。另一方面，編寫MapReduce程序，發佈及運行作業都將是一個比較耗時的事情。Pig的出現很好的彌補了這一不足。Pig能夠讓你專心於數據及業務本身，而不是糾結於數據的格式轉換以及MapReduce程序的編寫。本質是上來說，當你使用Pig進行處理時，Pig本身會在後臺生成一系列的MapReduce操作來執行任務，但是這個過程對用戶來說是透明的。
Spark: Hadoop數據快速通用的計算引擎。 Spark提供了一個簡單的編程模型，支持各種應用，包括ETL，機器學習，流處理和圖形計算。
Apache Spark 是專爲大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。
Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大學伯克利分校的AMP實驗室)所開源的類Hadoop MapReduce的通用並行框架，Spark，擁有Hadoop MapReduce所具有的優點;但不同於MapReduce的是Job中間輸出結果可以保存在內存中，從而不再需要讀寫HDFS，因此Spark能更好地適用於數據挖掘與機器學習等需要迭代的MapReduce的算法。
Spark 是一種與 Hadoop 相似的開源集羣計算環境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使 Spark 在某些工作負載方面表現得更加優越，換句話說，Spark 啓用了內存分佈數據集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。
Spark 是在 Scala 語言中實現的，它將 Scala 用作其應用程序框架。與 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能夠緊密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合對象一樣輕鬆地操作分佈式數據集。
儘管創建 Spark 是爲了支持分佈式數據集上的迭代作業，但是實際上它是對 Hadoop 的補充，可以在 Hadoop 文件系統中並行運行。通過名爲 Mesos 的第三方集羣框架可以支持此行爲。Spark 由加州大學伯克利分校 AMP 實驗室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 開發，可用來構建大型的、低延遲的數據分析應用程序。
Tez: 用於構建高性能批處理和交互式數據處理應用程序的可擴展框架，由Apache Hadoop中的YARN協調。 Tez通過大幅度提高其速度來改進MapReduce範式，同時保持MapReduce擴展到PB級數據的能力。支持DAG(Database Availability Group 數據庫可用性組)作業的計算框架，它直接源於MapReduce框架，核心思想是將Map和Reduce兩個操作進一步拆分，即Map被拆分成Input、Processor、Sort、Merge和Output， Reduce被拆分成Input、Shuffle、Sort、Merge、Processor和Output等，這樣，這些分解後的元操作可以任意靈活組合，產生新的操作，這些操作經過一些控制程序組裝後，可形成一個大的DAG作業。
ZooKeeper: 一個分佈式的，開放源碼的分佈式應用程序協調服務，是Google的Chubby一個開源的實現，是Hadoop和Hbase的重要組件。它是一個爲分佈式應用提供一致性服務的軟件，提供的功能包括：配置維護、域名服務、分佈式同步、組服務等。
ZooKeeper的目標就是封裝好複雜易出錯的關鍵服務，將簡單易用的接口和性能高效、功能穩定的系統提供給用戶。
在分佈式系統中如何就某個值(決議)達成一致，是一個十分重要的基礎問題。ZooKeeper作爲一個分佈式的服務框架，解決了分佈式計算中的一致性問題。在此基礎上，ZooKeeper可用於處理分佈式應用中經常遇到的一些數據管理問題，如統一命名服務、狀態同步服務、集羣管理、分佈式應用配置項的管理等。ZooKeeper常作爲其他Hadoop相關項目的主要組件，發揮着越來越重要的作用。
結語
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當真正開始學習的時候難免不知道從哪入手，導致效率低下影響繼續學習的信心。
但最重要的是不知道哪些技術需要重點掌握，學習時頻繁踩坑，最終浪費大量時間，所以有有效資源還是很有必要的。
最後祝福所有遇到瓶疾且不知道怎麼辦的大數據程序員們，祝福大家在往後的工作與面試中一切順利。