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提到大数据分析平台，不得不说Hadoop系统，Hadoop到现在也超过10年的历史了，很多东西发生了变化，版本也从0.x进化到目前的2.6版本。我把2012年后定义成后Hadoop平台时代，这不是说不用Hadoop，而是像NoSQL （Not Only SQL）那样，有其他的选型补充。我在知乎上也写过Hadoop的一些入门文章 如何学习Hadoop - 董飞的回答，为了给大家有个铺垫，简单讲一些相关开源组件。
背景篇
Hadoop: 开源的数据分析平台，解决了大数据（大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无法在要求的时间内进行处理）的可靠存储和处理。适合处理非结构化数据，包括HDFS，MapReduce基本组件。
HDFS：提供了一种跨服务器的弹性数据存储系统。
MapReduce：技术提供了感知数据位置的标准化处理流程：读取数据，对数据进行映射（Map），使用某个键值对数据进行重排，然后对数据进行化简（Reduce）得到最终的输出。
Amazon Elastic Map Reduce(EMR)：托管的解决方案，运行在由Amazon Elastic Compute Cloud（EC2）和Simple Strorage Service（S3）组成的网络规模的基础设施之上。如果你需要一次性的或不常见的大数据处理，EMR可能会为你节省开支。但EMR是高度优化成与S3中的数据一起工作，会有较高的延时。
Hadoop 还包含了一系列技术的扩展系统，这些技术主要包括了Sqoop、Flume、Hive、Pig、Mahout、Datafu和HUE等。
Pig：分析大数据集的一个平台，该平台由一种表达数据分析程序的高级语言和对这些程序进行评估的基础设施一起组成。
Hive：用于Hadoop的一个数据仓库系统，它提供了类似于SQL的查询语言，通过使用该语言，可以方便地进行数据汇总，特定查询以及分析。
Hbase：一种分布的、可伸缩的、大数据储存库，支持随机、实时读/写访问。
Sqoop：为高效传输批量数据而设计的一种工具，其用于Apache Hadoop和结构化数据储存库如关系数据库之间的数据传输。
Flume：一种分布式的、可靠的、可用的服务，其用于高效地搜集、汇总、移动大量日志数据。
ZooKeeper：一种集中服务，其用于维护配置信息，命名，提供分布式同步，以及提供分组服务。
Cloudera：最成型的Hadoop发行版本，拥有最多的部署案例。提供强大的部署、管理和监控工具。开发并贡献了可实时处理大数据的Impala项目。
Hortonworks：使用了100%开源Apache Hadoop提供商。开发了很多增强特性并提交至核心主干，这使得Hadoop能够在包括Windows Server和Azure在内平台上本地运行。
MapR：获取更好的性能和易用性而支持本地Unix文件系统而不是HDFS。提供诸如快照、镜像或有状态的故障恢复等高可用性特性。领导着Apache Drill项目，是Google的Dremel的开源实现，目的是执行类似SQL的查询以提供实时处理。
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