Hadoop優勢
hdfs定義
hdfs優點
什麼是hive
Hive：由Facebook開源用於解決海量結構化日誌的數據統計。
Hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射爲一張表，並提供類SQL查詢功能。
本質是：將HQL轉化成MapReduce程序
1）Hive處理的數據存儲在HDFS
2）Hive分析數據底層的實現是MapReduce
3）執行程序運行在Yarn上
Hive的優缺點
優點
1)操作接口採用類SQL語法，提供快速開發的能力（簡單、容易上手）。
2)避免了去寫MapReduce，減少開發人員的學習成本。
3)Hive的執行延遲比較高，因此Hive常用於數據分析，對實時性要求不高的場合。
4)Hive優勢在於處理大數據，對於處理小數據沒有優勢，因爲Hive的執行延遲比較高。
5)Hive支持用戶自定義函數，用戶可以根據自己的需求來實現自己的函數。
缺點
1．Hive的HQL表達能力有限
（1）迭代式算法無法表達
（2）數據挖掘方面不擅長，由於MapReduce數據處理流程的限制，效率更高的算法卻無法實現。
2．Hive的效率比較低
（1）Hive自動生成的MapReduce作業，通常情況下不夠智能化
（2）Hive調優比較困難，粒度較粗
mapreduce定義
mapreduce優缺點
flume定義
Flume是Cloudera提供的一個高可用的，高可靠的，分佈式的海量日誌採集、聚合和傳輸的系統。Flume基於流式架構，靈活簡單。
flume優點
1.2 Flume的優點
1.可以和任意存儲進程集成。
2.輸入的的數據速率大於寫入目的存儲的速率，flume會進行緩衝，減小hdfs的壓力。
3.flume中的事務基於channel，使用了兩個事務模型（sender + receiver），確保消息被可靠發送。
zookeeper定義
Zookeeper是一個分佈式協調服務的開源概架，主要用來解決分佈式集羣中應用系統的一致性問題，例如怎樣避免網時操作同一數據造成髒讀的間題，ZooKee區本質上是一個分佈式的小文件存儲系統，提供基於類似於文件系統的目錄樹方式的數據存儲，並且可以對樹中的節點進行有效管理，從而用來維護和監控你存儲的數據的狀態變化，通過監控這些數據狀態的變化，從而可以達到基於數據的集羣管理，諸如：統一命名服務、分佈式配置管理、分佈式消息隊列、分佈式鎖、分佈式協調等功能。
zookeeper特點
