1.HDFS：Hadoop分布式文件系统被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，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。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。这个项目的地址是http://hadoop.apache.org/core/。
2.HBase：HBase是一个分布式的、非关系型开源数据库。 HBase有如下几个特点： HBase是No-SQL的一个典型实现，提升了系统的可扩展性； HBase支持线性水平扩展，极大提升了系统的可伸缩性和运算能力； HBase和Google的BigTable有异曲同工之妙，底层也是建立在HDFS(Hadoop分布式文件系统)之上，可以搭建在廉价的PC机集群上。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL)，意思是不仅仅是SQL的扩展，一般指的是非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，传统的电信行业动辍就千万甚至上亿的数据，甚至有客户提出需要存储相关的日志数据50年以上，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。
关系型数据库难以克服的问题：
l 不能很好处理对数据库高并发读写的需求；
l 不能很好处理对海量数据的高效率存储和访问的需求；
l 不能很好处理对数据库的高可扩展性和高可用性的需求。
SQL语言和关系型数据库（MySQL、PostgreSQL、Oracle等）是通用的数据解决方案，占有绝大多数的市场。但是就像上面提到的，它有很多难以解决的问题。不过在最近兴起的NoSQL运动中，涌现出一批具备高可用性、支持线性扩展、支持Map／Reduce操作等特性的数据产品比如MongoDB、CouchDB、Hbase等，它们具有如下特性：
l 频繁的写入操作、相对较少的读取统计信息的操作；
l 海量数据（如数据仓库中需要分析的数据）适合存储在一个结构松散、分布式的文件存储系统中；
l 存储二进制文件（如mp3或者pdf文档）并且能够直接为用户的浏览器提供下载功能。
使用这些非关系数据库并不是要取代原有的关系数据库，而是为不同的应用场景提供更多的选择。也就是说，在一些特定的情况下如果是关系型的数据库解决不了的问题，那么就可以考虑使用nosql，而不是说完全将应用移植到nosql上，毕竟适合才是最好的。
3.Hive：是一个建立在Hadoop架构之上的数据仓库。它能够提供数据的精炼，查询和分析。Apache Hive起初由Facebook开发，目前也有其他公司使用和开发Apache Hive，例如Netflix等。亚马逊公司也开发了一个定制版本的Apache Hive，亚马逊网络服务包中的Amazon Elastic MapReduce包含了该定制版本。
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，并提供简单的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类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。
4.Oozie：
（1）Oozie是一个管理Hdoop作业（job）的工作流程调度管理系统。
（2）Oozie的工作流是一系列动作的直接周期图。
（3）Oozie协调作业就是通过时间（频率）和有效数据触发当前的Oozie工作流程。
（4）Oozie是Yahoo针对Apache Hadoop开发的一个开源工作流引擎。用于管理和协调运行在Hadoop平台上（包括：HDFS、Pig和MapReduce）的Jobs。Oozie是专为雅虎的全球大规模复杂工作流程和数据管道而设计。
（5）Oozie围绕着两个核心进行：工作流（Workflow）和协调器（Coordinator），前者定义任务拓扑和执行逻辑，后者负责工作流的依赖和触发。
5.Hue:是一个开源的Apache Hadoop UI系统，最早是由Cloudera Desktop演化而来，由Cloudera贡献给开源社区，它是基于Python Web框架Django实现的。通过使用Hue我们可以在浏览器端的Web控制台上与Hadoop集群进行交互来分析处理数据，例如操作HDFS上的数据，运行MapReduce Job等等。很早以前就听说过Hue的便利与强大，一直没能亲自尝试使用，下面先通过官网给出的特性，通过翻译原文简单了解一下Hue所支持的功能特性集合：
（1）默认基于轻量级sqlite数据库管理会话数据，用户认证和授权，可以自定义为MySQL、Postgresql，以及Oracle
（2）基于文件浏览器（File Browser）访问HDFS
（3）基于Hive编辑器来开发和运行Hive查询
（4）支持基于Solr进行搜索的应用，并提供可视化的数据视图，以及仪表板（Dashboard）
（5）支持基于Impala的应用进行交互式查询
（6）支持Spark编辑器和仪表板（Dashboard）
（7）支持Pig编辑器，并能够提交脚本任务
（8）支持Oozie编辑器，可以通过仪表板提交和监控Workflow、Coordinator和Bundle
（9）支持HBase浏览器，能够可视化数据、查询数据、修改HBase表
（10）支持Metastore浏览器，可以访问Hive的元数据，以及HCatalog
（11）支持Job浏览器，能够访问MapReduce Job（MR1/MR2-YARN）
（12）支持Job设计器，能够创建MapReduce/Streaming/Java Job
（13）支持Sqoop 2编辑器和仪表板（Dashboard）
（14）支持ZooKeeper浏览器和编辑器
（15）支持MySql、PostGresql、Sqlite和Oracle数据库查询编辑器
6.Impala:是Cloudera公司主导开发的新型查询系统，它提供SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义，但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎，仍然是一个批处理过程，难以满足查询的交互性。相比之下，Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速。
7.Key-Value Indexer:HBase是一个列存数据库，每行数据只有一个主键RowKey，无法依据指定列的数据进行检索。查询时需要通过RowKey进行检索，然后查看指定列的数据是什么，效率低下。在实际应用中，我们经常需要根据指定列进行检索，或者几个列进行组合检索，这就提出了建立 HBase 二级索引的需求。Key-Value Indexer使用的是Lily Hbase NRT Indexer服务，Lily HBase Indexer是一款灵活的、可扩展的、高容错的、事务性的，并且近实时的处理hbase列索引数据的分布式服务软件。它是NGDATA公司开发的Lily系统的一部分，已开放源代码。Lily HBase Indexer使用SolrCloud来存储HBase的索引数据，当HBase执行写入、更新或删除操作时，Indexer通过HBase的replication功能来把这些操作抽象成一系列的Event事件，并用来保证写入Solr中的HBase索引数据的一致性。并且Indexer支持用户自定义的抽取，转换规则来索引HBase列数据。Solr搜索结果会包含用户自定义的columnfamily:qualifier字段结果，这样应用程序就可以直接访问HBase的列数据。而且Indexer索引和搜索不会影响HBase运行的稳定性和HBase数据写入的吞吐量，因为索引和搜索过程是完全分开并且异步的。
8.YARN (MR2 Included)：下一代 Hadoop 计算平台，以下名称的改动有助于更好地了解 YARN 的设计：
（1）ResourceManager 代替集群管理器
（2）ApplicationMaster 代替一个专用且短暂的 JobTracker
（3）NodeManager 代替 TaskTracker
（4）一个分布式应用程序代替一个 MapReduce 作业
9.Cloudera Manager：核心是Cloudera Manager Server。Server托管Admin Console Web Server和应用程序逻辑。它负责安装软件、配置、启动和停止服务以及管理运行服务的群集。解释：
（1）Agent：安装在每台主机上。它负责启动和停止进程，解压缩配置，触发安装和监控主机
（2）Database：存储配置和监控信息
（3）Cloudera Repository：可供Cloudera Manager分配的软件的存储库（repo库）
（4）Client：用于与服务器进行交互的接口：
（5）Admin Console：管理员控制台
（6）API：开发人员使用 API可以创建自定义的Cloudera Manager应用程序
（7）Cloudera Management Service：
a、Cloudera Management Service 可作为一组角色实施各种管理功能
b、Activity Monitor：收集有关服务运行的活动的信息
c、Host Monitor：收集有关主机的运行状况和指标信息
d、Service Monitor：收集有关服务的运行状况和指标信息
f、Event Server：聚合组件的事件并将其用于警报和搜索
g、Alert Publisher ：为特定类型的事件生成和提供警报
h、Reports Manager：生成图表报告，它提供用户、用户组的目录的磁盘使用率、磁盘、io等历史视图