目录
HDFS：最底层的文件处理系统，用来管理和存储数据，让大量数据能够横跨不同机器；
Hadoop：大数据的操作系统，大数据集分布计算的标准工具；
MapReduce：第一代计算引擎，Map+Reduce模型，好用但笨重（大砍刀）–Haddop的分布式计算框架
Spark：Hadoop的分布式计算框架
GFS：Hadoop的通用并行框架
Tez, Spark：第二代计算引擎，让Map和Reduce过程更好用、界限更模糊，数据交换更灵活，加入内存缓存机制
Pig：接近脚本方式描述MapReduce，是更高层次、更抽象的描述算法和数据处理流程的语言层
Hive：把脚本和SQL语言翻译成MapReduce程序，逐渐成长为大数据仓库的核心部件
Impala, Presto, Drill：更轻量的SQL交互引擎，牺牲了一定的容错性保证（剔骨刀）
Hive on Tez/Spark：用Tez跑SQL
SparkSQL：用Spark跑SQL
底层HDFS，上面跑MapReduce／Tez／Spark，在上面跑Hive，Pig。或者HDFS上直接跑Impala，Drill，Presto。这解决了中低速数据处理的要求。
Streaming（流）计算：Storm是最流行的流计算平台
流计算：基本无延迟，但是要统计的东西必须事先知道
KV Store：迅速找到与键值绑定的数据，速度极快
Yarn：中央管理的重要组件
Hadoop（大数据操作系统）–>GFS（文件系统）、MapReduce（计算框架）、Spark（并行框架）
数据生态圈就是一个厨房工具生态圈。为了做不同的菜，中国菜，日本菜，法国菜，你需要各种不同的工具。而且客人的需求正在复杂化，你的厨具不断被发明，也没有一个万用的厨具可以处理所有情况，因此它会变的越来越复杂。