下面是一張生態圖，主要的組件都是為了方便大家從底層的MapReduce模型中脫離出來，用高層語言來做分布式計算，下文將分別為你作簡述。

1、HBase

是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統，利用HBase技術可在廉價PC Server上搭建起大規模結構化數據集群。像Facebook，都拿它做大型實時應用。

2、Hive

Facebook領導的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張數據庫表，并提供完整的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapReduce任務進行運行。其優點是學習成本低，可以通過類SQL語句快速實現簡單的MapReduce統計。像一些data scientist 就可以直接查詢，不需要學習其他編程接口。

3、Pig

Yahoo開發的，并行地執行數據流處理的引擎，它包含了一種腳本語言，稱為Pig Latin，用來描述這些數據流。Pig Latin本身提供了許多傳統的數據操作，同時允許用戶自己開發一些自定義函數用來讀取、處理和寫數據。在LinkedIn也是大量使用。

4、Cascading/Scalding

Cascading是Twitter收購的一個公司技術，主要是提供數據管道的一些抽象接口，然后又推出了基于Cascading的Scala版本就叫Scalding。Coursera是用Scalding作為MapReduce的編程接口放在Amazon的EMR運行。

5、Zookeeper

一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協調服務，是Google的Chubby一個開源的實現。

6、Oozie

一個基于工作流引擎的開源框架。由Cloudera公司貢獻給Apache的，它能夠提供對Hadoop MapReduce和Pig Jobs的任務調度與協調。

7、Azkaban

跟上面很像，Linkedin開源的面向Hadoop的開源工作流系統，提供了類似于cron 的管理任務。

8、Tez

Hortonworks主推的優化MapReduce執行引擎，與MapReduce相比較，Tez在性能方面更加出色。