从2011年开始，中国进入大数据风起云涌的时代，以Hadoop为代表的家族软件，占据了大数据处理的广阔地盘。开源界及厂商，所有数据软件，无 一不向Hadoop靠拢。Hadoop也从小众的高富帅领域，变成了大数据开发的标准。在Hadoop原有技术基础之上，出现了Hadoop家族产品，通 过“大数据”概念不断创新，推出科技进步。

作为IT界的开发人员，我们也要跟上节奏，抓住机遇，跟着Hadoop一起雄起！

前言

使用Hadoop已经有一段时间了，从开始的迷茫，到各种的尝试，到现在组合应用….慢慢地涉及到数据处理的事情，已经离不开hadoop了。Hadoop在大数据领域的成功，更引发了它本身的加速发展。现在Hadoop家族产品，已经达到20个了之多。

有必要对自己的知识做一个整理了，把产品和技术都串起来。不仅能加深印象，更可以对以后的技术方向，技术选型做好基础准备。

本文为“Hadoop家族”开篇，Hadoop家族学习路线图

目录

1. Hadoop家族产品
2. Hadoop家族学习路线图

1. Hadoop家族产品

截止到2013年，根据cloudera的统计，Hadoop家族产品已经达到20个！
http://blog.cloudera.com/blog/2013/01/apache-hadoop-in-2013-the-state-of-the-platform/

接下来，我把这20个产品，分成了2类。

• 第一类，是我已经掌握的
• 第二类，是TODO准备继续学习的

一句话产品介绍:

• Apache Hadoop: 是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。
• Apache Hive: 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数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
• Apache Pig: 是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。
• Apache HBase: 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
• Apache Sqoop: 是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。
• Apache Zookeeper: 是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，简化分布式应用协调及其管理的难度，提供高性能的分布式服务
• Apache Mahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题。
• Apache Cassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存简单格式数据，集Google BigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身
• Apache Avro: 是一个数据序列化系统，设计用于支持数据密集型，大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制
• Apache Ambari: 是一种基于Web的工具，支持Hadoop集群的供应、管理和监控。
• Apache Chukwa: 是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合 Hadoop 处理的文件保存在 HDFS 中供 Hadoop 进行各种 MapReduce 操作。
• Apache Hama: 是一个基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。
• Apache Flume: 是一个分布的、可靠的、高可用的海量日志聚合的系统，可用于日志数据收集，日志数据处理，日志数据传输。
• Apache Giraph: 是一个可伸缩的分布式迭代图处理系统， 基于Hadoop平台，灵感来自 BSP (bulk synchronous parallel) 和 Google 的 Pregel。
• Apache Oozie: 是一个工作流引擎服务器, 用于管理和协调运行在Hadoop平台上（HDFS、Pig和MapReduce）的任务。
• Apache Crunch: 是基于Google的FlumeJava库编写的Java库，用于创建MapReduce程序。与Hive，Pig类似，Crunch提供了用于实现如连接数据、执行聚合和排序记录等常见任务的模式库
• Apache Whirr: 是一套运行于云服务的类库（包括Hadoop），可提供高度的互补性。Whirr学支持Amazon EC2和Rackspace的服务。
• Apache Bigtop: 是一个对Hadoop及其周边生态进行打包，分发和测试的工具。
• Apache HCatalog: 是基于Hadoop的数据表和存储管理，实现中央的元数据和模式管理，跨越Hadoop和RDBMS，利用Pig和Hive提供关系视图。
• Cloudera Hue: 是一个基于WEB的监控和管理系统，实现对HDFS，MapReduce/YARN, HBase, Hive, Pig的web化操作和管理。

2. Hadoop家族学习路线图

下面我将分别介绍各个产品的安装和使用，以我经验总结我的学习路线。

Hadoop

• Hadoop学习路线图
• Yarn学习路线图
• 用Maven构建Hadoop项目
• Hadoop历史版本安装
• Hadoop编程调用HDFS
• 海量Web日志分析 用Hadoop提取KPI统计指标
• 用Hadoop构建电影推荐系统
• 创建Hadoop母体虚拟机
• 克隆虚拟机增加Hadoop节点
• R语言为Hadoop注入统计血脉
• RHadoop实践系列之一 Hadoop环境搭建

Hive

• Hive学习路线图
• Hive安装及使用攻略
• Hive导入10G数据的测试
• R利剑NoSQL系列文章 之 Hive
• 用RHive从历史数据中提取逆回购信息

Pig

• Pig学习路线图

Zookeeper

• Zookeeper学习路线图
• ZooKeeper伪分步式集群安装及使用
• ZooKeeper实现分布式队列Queue
• ZooKeeper实现分布式FIFO队列

HBase

• HBase学习路线图
• RHadoop实践系列之四  rhbase安装与使用

Mahout

• Mahout学习路线图
• 用R解析Mahout用户推荐协同过滤算法(UserCF)
• RHadoop实践系列之三 R实现MapReduce的协同过滤算法
• 用Maven构建Mahout项目
• Mahout推荐算法API详解
• 从源代码剖析Mahout推荐引擎
• Mahout分步式程序开发 基于物品的协同过滤ItemCF
• Mahout分步式程序开发 聚类Kmeans
• 用Mahout构建职位推荐引擎

Sqoop

• Sqoop学习路线图

Cassandra

• Cassandra学习路线图
• Cassandra单集群实验2个节点
• R利剑NoSQL系列文章 之 Cassandra