随着Hadoop的不断发展，Hadoop生态体系越来越完善，现如今已经发展成一个庞大的生态体系。
1． HDFS分布式文件系统
HDFS是Hadoop分布式文件系统，它是Hadoop生态系统中的核心项目之一，是分布式计算中数据存储管理基础。HDFS具有高容错性的数据备份机制，它能检测和应对硬件故障，并在低成本的通用硬件上运行。另外，HDFS具备流式的数据访问特点，提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序。
2． MapReduce分布式计算框架
MapReduce是一种计算模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。“Map”对数据集上的独立元素进行指定的操作，生成键值对形式中间结果；“Reduce”则对中间结果中相同“键”的所有“值”进行规约，以得到最终结果。MapReduce这种“分而治之”的思想，极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。
3． Yarn资源管理框架
Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.0中的资源管理器，它可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。
4． Sqoop数据迁移工具
Sqoop是一款开源的数据导入导出工具，主要用于在Hadoop与传统的数据库间进行数据的转换，它可以将一个关系型数据库（例如，MySQL、Oracle等）中的数据导入到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导出到关系型数据库中，使数据迁移变得非常方便。
5． Mahout数据挖掘算法库
Mahout是Apache旗下的一个开源项目，它提供了一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout包含许多实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。此外，通过使用 Apache Hadoop 库，Mahout 可以有效地扩展到云中。
6． Hbase分布式存储系统
HBase是Google Bigtable克隆版，它是一个针对结构化数据的可伸缩、高可靠、高性能、分布式和面向列的动态模式数据库。和传统关系数据库不同，HBase采用了BigTable的数据模型：增强的稀疏排序映射表（Key/Value），其中，键由行关键字、列关键字和时间戳构成。HBase提供了对大规模数据的随机、实时读写访问，同时，HBase中保存的数据可以使用MapReduce来处理，它将数据存储和并行计算完美地结合在一起。
7． Zookeeper分布式协作服务
Zookeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和HBase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等用于构建分布式应用，减少分布式应用程序所承担的协调任务。
8． Hive基于Hadoop的数据仓库
Hive是基于Hadoop的一个分布式数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是操作简单，降低学习成本，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。
9． Flume日志收集工具
Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。