跟著Hadoop的壹直開展，Hadoop生態體系越來越完美，現現在曾經開展成一個宏大年夜的生態體系。
1． HDFS分散式文件體系
HDFS是Hadoop分散式文件體系，它是Hadoop生態體系中的核心項目之一，是分散式打算中數據存儲管理基本。HDFS存在高容錯性的數據備份機制，它能檢測跟應對硬體毛病，並在低本錢的通用硬體上運轉。其余，HDFS具有流式的數據拜訪特點，供給高吞吐量利用順序數據拜訪功能，合適帶有大年夜型數據集的利用順序。
2． MapReduce分散式打算框架
MapReduce是一種打算模型，用於大年夜範圍數據集（大年夜於1TB）的並交運算。「Map」對數據集上的獨破元素停止指定的操縱，生成鍵值對情勢旁邊成果；「Reduce」則對旁邊成果中雷同「鍵」的全部「值」停止規約，以掉掉落終極成果。MapReduce這種「分而治之」的頭腦，極大年夜處所便了編程人員在不會分散式並行編程的情況下，將本人的順序運轉在分散式體系上。
3． Yarn資本管理框架
Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.0中的資本管理器，它可為下層利用供給統一的資本管理跟調理，它的引入為集群在利用率、資本統一管理跟數據共享等方面帶來了宏大年夜好處。
4． Sqoop數據遷移東西
Sqoop是一款開源的數據導入導收東西，重要用於在Hadoop與傳統的材料庫間停止數據的轉換，它可能將一個關係型材料庫（比方，MySQL、Oracle等）中的數據導入到Hadoop的HDFS中，也可能將HDFS的數據導出到關係型材料庫中，使數據遷移變得非常便利。
5． Mahout數據發掘演算法庫
Mahout是Apache旗下的一個開源項目，它供給了一些可擴大年夜的呆板進修範疇經典演算法的實現，旨在幫助開辟人員愈加便利快捷地創建智能利用順序。Mahout包含很多實現，包含聚類、分類、推薦過濾、頻繁子項發掘。其余，經由過程利用 Apache Hadoop 庫，Mahout 可能有效地擴大年夜到雲中。
6． Hbase分散式存儲體系
HBase是Google Bigtable克隆版，它是一個針對構造化數據的可伸縮、高堅固、高機能、分散式跟面向列的靜態形式材料庫。跟傳統關係材料庫差別，HBase採用了BigTable的數據模型：加強的稀少排序映射表（Key/Value），其中，鍵由行關鍵字、列關鍵字跟時光戳構成。HBase供給了對大年夜範圍數據的隨機、及時讀寫拜訪，同時，HBase中保存的數據可能利用MapReduce來處理，它將數據存儲跟並行打算完美地結合在一起。
7． Zookeeper分散式合作效勞
Zookeeper是一個分散式的，開放源碼的分散式利用順序和諧效勞，是Google的Chubby一個開源的實現，是Hadoop跟HBase的重要組件。它是一個為分散式利用供給一致性效勞的軟體，供給的功能包含：設置保護、域名效勞、分散式同步、組效勞等用於構建分散式利用，增加分散式利用順序所承擔的和諧任務。
8． Hive基於Hadoop的數據客棧
Hive是基於Hadoop的一個分散式數據客棧東西，可能將構造化的數據文件映射為一張材料庫表，將SQL語句轉換為MapReduce任務停止運轉。其長處是操縱簡單，降落進修本錢，可能經由過程類SQL語句疾速實現簡單的MapReduce統計，不必開辟專門的MapReduce利用，非常合適數據客棧的統計分析。
9． Flume日記收集東西
Flume是Cloudera供給的一個高可用的，高堅固的，分散式的海量日記採集、聚合跟傳輸的體系，Flume支撐在日記體系中定製各種數據發送方，用於收集數據；同時，Flume供給對數據停止簡單處理，並寫到各種數據接收方（可定製）的才能。