rpc 服务器不可用（win7rpc服务器不可用）

● Hadoop Common是Hadoop体系最底层的一个模块，为Hadoop各子项目提供各种工具，如系统配置工具Configuration、远程过程调用RPC、序列化机制和日志操作等，是其他模块的基础。

● HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统），是Hadoop的基石。HDFS是一个具有高度容错性的文件系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。

● MapReduce是一种编程模型，利用函数式编程的思想，将对数据集处理的过程分为Map和Reduce两个阶段。MapReduce的这种编程模型非常适合进行分布式计算。Hadoop提供了MapReduce的计算框架，实现了这种编程模型，用户可以通过Java、C++、Python、PHP等多种语言进行编程。

● HBase来源于谷歌的BigTable论文，HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。采用了BigTable的数据模型——键/值存储。HBase擅长大规模数据的随机、实时读写访问。

● 在所有分布式系统中，都需要考虑一致性的问题，ZooKeeper作为一个分布式的服务框架，基于Fast Paxos算法，解决了分布式系统中一致性的问题。ZooKeeper提供了配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。

● Hive最早是由Facebook开发并使用，是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，提供简单的SQL查询功能，并将SQL语句转换为MapReduce作业运行。其优点是学习成本低，对于常见的数据分析需求不必开发专门的MapReduce作业，十分适合大规模数据统计分析。Hive对于Hadoop来说是非常重要的模块，大大降低了Hadoop的使用门槛。

● Pig和Hive类似，也是对大型数据集进行分析和评估的工具，不过与Hive提供SQL接口不同的是，它提供了一种高层的、面向领域的抽象语言：PigLatin，Pig也可以将Pig Latin脚本转化为MapReduce作业。与SQL相比，PigLatin更加灵活，但学习成本稍高。

● Impala由Cloudera公司开发，可以对存储在HDFS、HBase的数据提供直接查询互动的SQL。除了像Hive使用相同的统一存储平台，Impala也使用相同的元数据、SQL语法、ODBC驱动程序和用户界面（Hue Beeswax）。Impala还提供了一个熟悉的面向批量或实时查询的统一平台。Impala的特点是对于中等数据量的查询非常迅速，其性能大幅领先于Hive。

Impala并没有基于MapReduce的计算框架，这也是Impala可以大幅领先Hive的原因。

● Mahout是一个机器学习和数据挖掘库，它利用MapReduce编程模型实现了k-means、Native Bayes、Collaborative Filtering等经典的机器学习算法，并使其具有良好的可扩展性。

● Flume是Cloudera提供的一个高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。

● Sqoop是SQL to Hadoop的缩写，主要作用在于在结构化的数据存储（数据库）与Hadoop之间进行数据双向交换。也就是说，Sqoop可以将关系型数据库（如MySQL、Oracle等）的数据导入Hadoop的HDFS、Hive中，也可以将HDFS、Hive的数据导出到关系型数据库中。Sqoop充分利用了Hadoop的优点，整个导出导入都是由MapReduce计算框架实现并行化，非常高效。