1. 基于hadoop的大数据应用分析
1. HDFS(Hadoop 分布式文件系统)
HDFS 是 Hadoop 生态圈中提供分布式存储支持的系统，上层的很多计算框架(Hbase、Spark 等)都依赖于 HDFS 存储。
2. MapReduce(分布式计算模型)离线计算
何为离线计算，其实就是非实时计算。
3. Yarn(分布式资源管理器)
Yarn 的出现主要就是为了解决原始 Hadoop 扩展性较差、不支持多种计算模型的问题。
4. Spark(内存计算)
Spark 提供了内存中的分布式计算能力，相比传统的 MapReduce 大数据分析效率更高、运行速度更快。
5. HBase(分布式列存储数据库)
Hbase继承了列存储的特性，它非常适合需对数据进行随机读、写操作。 其次，Hbase构建在HDFS之上，其内部管理的文件全部存储在HDFS中。这使它具有高度容错性和可扩展性，并支持Hadoop mapreduce程序设计模型。
6. Hive(数据仓库)
7. Oozie(工作流调度器)
Oozie 是一个基于工作流引擎的调度器，它其实就是一个运行在 Java Servlet 容器(如 Tomcat)中的 Javas Web 应用，你可以在它上面运行 Hadoop 的 Map Reduce 和 Pig 等任务，。
8. Sqoop 与 Pig
9. Flume(日志收集工具)
Flume 是将数据从产生、传输、处理并最终写入目标路径的过程抽象为数据流，在具体的数据流中，数据源支持在 Flume 中定制数据发送方，从而支持收集各种不同协议数据。
10. Kafka(分布式消息队列)
Kafka 是 Apache 组织下的一个开源系统，它的最大特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于 Hadoop 平台的数据分析、低时延的实时系统、Storm/Spark 流式处理引擎等。Kafka 现在它已被多家大型公司作为多种类型的数据管道和消息系统使用。
11. ZooKeeper(分布式协作服务)
通俗的讲，ZooKeeper 相当于一个和事佬的角色，如果两人之间发生了一些矛盾或者冲突，无法自行解决的话，这个时候就需要 ZooKeeper 这个和事佬从中进行调解，而和事佬调解的方式是站在第三方客观的角度，根据一些规则(如道德规则、法律规则)，客观的对冲突双方做出合理、合规的判决。
12. Ambari(大数据运维工具)
Ambari 是一个大数据基础运维平台，它实现了 Hadoop 生态圈各种组件的自动化部署、服务管理和监控告警，Ambari 通过 puppet 实现自动化安装和配置，通过 Ganglia 收集监控度量指标，用 Nagios 实现故障报警。
2. hadoop大数据分析基础
当然不是。python，r语言都是用来做大数据分析很好的工具
3. 基于hadoop的大数据应用分析研究
1、Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。具有可靠、高效、可伸缩的特点。 Hadoop的核心是HDFS和Mapreduce，hadoop2.0还包括YARN。 2、HDFS Hadoop的分布式文件系统。是Hadoop体系中数据存储管理的基础。它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，用于在低成本的通用硬件上运行。HDFS简化了文件的一致性模型，通过流式数据访问，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。 3、MapReduce（分布式计算框架） MapReduce是一种计算模型，用以进行大数据量的计算。其中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这样的功能划分，非常适合在大量计算机组成的分布式并行环境里进行数据处理。 4、Hive（基于Hadoop的数据仓库）Hive定义了一种类似SQL的查询语言(HQL),将SQL转化为MapReduce任务在Hadoop上执行。通常用于离线分析。
4. 基于hadoop的大数据应用分析论文
Hadoop组成：主要由两部分组成，一个是HDFS，一个是MapReduce。
hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。是根据google发表的GFS(Google File System)论文产生过来的。Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。
5. 基于hadoop的大数据分析和处理
hadoop的用途有：分布式存储数据、日志处理、ETL、机器学习、搜索引擎、数据挖掘等。Hadoop是专为离线和大规模数据分析而设计的，它是一个处理实际问题的编程模型，它提供了一些基础模块或软件做支撑。
相比于传统的数据，处理大数据需要的存储量大、计算量也大，除了数字、还有文字、声音、视频、网络日志、视频、图片、地理位置信息等多种数据，处理这样的数据，就需要Hadoop技术来实现。作为目前主流的大数据处理分布式架构之一，Hadoop就是基于大规模数据处理任务需求的满足。并且，相对于其他的分布式处理架构，Hadoop具有很明显的优点：
可扩展性强，Hadoop可以在一组计算机集群当中分配任务完成数据计算，这些集群可以更方便地扩展到数千节点当中。
高效性，Hadoop的分布式文件系统，能够保证高效的数据交互，通过并行处理加快数据处理速度。
高可靠性，Hadoop的分布式文件系统将数据分块储存，每个数据块在集群节点上依据一定的策略冗余储存，确保能够针对失败的节点重新分布处理，从而保证了数据的可靠性。
6. hadoop大数据分析技术
Hadoop是适合于大数据的分布式存储和处理平台，是一种开源的框架
1、搜索引擎（Hadoop的初衷，为了针对大规模的网页快速建立索引）。
2、大数据存储，利用Hadoop的分布式存储能力，例如数据备份、数据仓库等。
3、大数据处理，利用Hadoop的分布式处理能力，例如数据挖掘、数据分析等。
4、Hadoop是一种分布式的开源框架，对于分布式计算有很大程度地参考价值。 应用：例如 日志处理 用户细分特征建模 个性化设计
7. Hadoop大数据技术与应用
区别于过去的海量数据，大数据的特点可以概况为4个V：Volume、Variety、Value和Velocity，即大量、多样、价值密度低、快速。
第一，数据体量大。大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量，目前正在跃升到PB(1PB=1024TB)级别。不仅存储量大，计算量也大。
第二，数据类型多。除了数值数据，还有文字、声音、视频等，包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等多种类型的格式。由于数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。
第三，价值密度低。以视频为例，不间断监控视频中，有价值的数据可能仅有一两秒。找到有价值的信息有如沙里淘金，其价值却又弥足珍贵。
第四，处理速度快。在数据量非常庞大的情况下，也能做到数据的实时处理。这一点和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
大数据技术是指从各种类型的大体量数据中快速获得有价值信息的技术。这是大数据的核心问题。目前所说的大数据不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发的目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决大体量数据处理问题促进其突破性发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理大体量数据并从中获取有价值的信息，也体现在如何加强大数据技术研发。大数据所涉及的关键技术大致包括6个方面：数据采集与数据管理、分布式存储和并行计算、大数据应用开发、数据分析与挖掘、大数据前端应用、数据服务和展现。
2大数据与Hadoop
大数据技术正在向各行各业渗透。Hadoop作为数据分布式处理系统的典型代表，已经成为该领域事实的标准。但Hadoop并不等于大数据，它只是一个成功的处理离线数据的分布式系统，大数据领域还存在众多其他类型的处理系统。
伴随大数据技术的普及，Hadoop因其开源的特点和卓越的性能成为一时的新宠，甚至有人认为大数据就是Hadoop，其实这是一个误区。Hadoop只是处理离线数据的分布式存储和处理系统。除了Hadoop，还有用于处理流数据的Storm、处理关系型数据的Oracle、处理实时机器数据的Splunk……目前主流的大数据系统很多，Hadoop只是其中的代表。