重点组件：
HDFS：Hadoop 的分布式文件存储系统
MapReduce：Hadoop 的分布式程序运算框架，也可以叫做一种编程模型
Hive：基于 Hadoop 的类 SQL 数据仓库工具
HBase：基于 Hadoop 的列式分布式 NoSQL 数据库
ZooKeeper：分布式协调服务组件
Mahout：基于 MapReduce/Flink/Spark 等分布式运算框架的机器学习算法库
Oozie/Azkaban：工作流调度引擎
Sqoop：数据迁入迁出工具
Flume：日志采集工具

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数据的处理流程：

A、数据采集：定制开发采集程序，或使用开源框架 Flume 或者 LogStash
B、数据预处理：定制开发 MapReduce 程序运行于 Hadoop 集群，或者专门数据收集工具也能进行数据预处理
C、数据仓库技术：基于 Hadoop 之上的 Hive
D、数据导出：基于 Hadoop 的 Sqoop 数据导入导出工具
E、数据可视化：定制开发 web 程序或使用 Kettle 等产品
F、数据统计分析：Hadoop 中的 MapReduce 或者基于 Hadoop 的 Hive，或者 Spark，Flink
G、整个过程的流程调度：Hadoop 生态圈中的 Oozie/Azkaban 工具或其他类似开源产品

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