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Hadoop主要组件包含：

Hadoop：Java编写的软件框架，以支持数据密集型分布式应用

ZooKeeper：高可靠性分布式协调系统

MapReduce：针对大数据的灵活的并行数据处理框架

HDFS：Hadoop分布式文件系统

Oozie：负责MapReduce作业调度

HBase：Key-value数据库

Hive：构建在MapRudece之上的数据仓库软件包

Pig：Pig是架构在Hadoop之上的高级数据处理层。Pig Latin语言为编程人员提供了更直观的定制数据流的方法。

Hadoop MapReduce方法的应用范围以及典型的特征

• 庞大的数据量

• 较少或没有数据依赖

• 包含结构化和非结构化数据

• 适合大规模的并行处理

应用用例

• 足够快速的批处理分析仪满足业务需求和业务报告，如网站流量和产品推荐分析。

• 使用数据挖掘和机器学习算法迭代分析。如关联规则分析K-means数据聚集、链接分析（数据分析技术）、数据挖掘分类、著名的Bayes算法分析。

• 统计分析和提炼，如Web日志分析、数据分析

• 行为分析，如点击流分析，用户视频行为等

• 转换和增强功能，如社交媒体、ETL处理、数据标准化等

通常情况下，Hadoop应用于分布式环境。就像之前Linux的状况一样，厂商集成和测试Apache Hadoop生态系统的组件，并添加自己的工具和管理功能。

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