大数据这个概念本身就太大而且太宽，如果一定要严格定义是非常困难的一件事，不过Hadoop生态圈或者由其延伸的泛生态系统，基本上都是为了处理大量数据诞生的——一般而言，这种数据依赖单机很难完成。
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这个圈子里的工具，就像是我们厨房里的各种厨具——各自都有不同的用处，但也有一部分功能重合，比如盆和豌都可以用来喝汤，削皮刀和菜刀都可以用来去皮。
但是，盆用来喝汤未免奇怪，削皮刀切菜也是万万不能。即使你强行要创造一些奇异的组合，即使最终完成工作，却不一定是最快、最好的选择。
大数据，首先你要能存的下大数据。
对传统的单机文件系统来说，横跨不同机器几乎是不可能完成的任务。而通过HDFS（Hadoop Distributed FileSystem），你可以通过横跨上千甚至上万台机器来完成大量数据得存储，同时这些数据全部都能归属在同一个文件系统之下。你可以通过引用一个文件路径获取存储在许多台机器上的数据文件。作为一个使用者，你完全不用去计较文件具体存储的位置，这个文件系统会为你搞定一切。
我们当然不是为了搜集数据而进行存储，我们还要用数据做一些事情。虽然我们通过HDFS存下了横跨上千台机器的数据，我们依然面临一个问题——这些数据过于庞大，如果只交给一台机器处理，我们可能得等上几周甚至更长。这些可能以T甚至于P来计量单位的数据，只靠一台机器真的能跑到地老天荒。
对于很多公司，这是无法接受的事情——我们都知道有各种热度排行，加入一台机器处理这个数据、计算热度、进行发布，可能一周之后出来结果，但大家早已经不关心了。
所以使用大量机器进行处理是必然的选择。在大量机器处理过程中，必须处理一些事务：任务分配、紧急情况处理、信息互通等等，这时候必须引入MapReduce / Tez / Spark 。这其中，前者可以成为计算引擎的第一代产品，后两者则是经过优化后的下一代。MapReduce采用了非常简单的计算模型设计，可以说只用了两个计算的处理过程，但是这个工具已经足够应付大部分的大数据工作了。
什么是Map？什么是Reduce？
考虑如果你要统计一个巨大的文本文件存储在类似HDFS上，你想要知道这个文本里各个词的出现频率。你启动了一个MapReduce程序。Map阶段，几百台机器同时读取这个文件的各个部分，分别把各自读到的部分分别统计出词频，产生类似
（hello, 12100次），（world，15214次）等等这样的Pair（我这里把Map和Combine放在一起说以便简化）；这几百台机器各自都产生了如上的集合，然后又有几百台机器启动Reduce处理。Reducer机器A将从Mapper机器收到所有以A开头的统计结果，机器B将收到B开头的词汇统计结果（当然实际上不会真的以字母开头做依据，而是用函数产生Hash值以避免数据串化。因为类似X开头的词肯定比其他要少得多，而你不希望数据处理各个机器的工作量相差悬殊）。然后这些Reducer将再次汇总，（hello，12100）＋（hello，12311）＋（hello，345881）= （hello，370292）。每个Reducer都如上处理，你就得到了整个文件的词频结果。
这看似是个很简单的模型，但很多算法都可以用这个模型描述了。
Map＋Reduce的简单模型很黄很暴力，虽然好用，但是很笨重。第二代的Tez和Spark除了内存Cache之类的新feature，本质上来说，是让Map/Reduce模型更通用，让Map和Reduce之间的界限更模糊，数据交换更灵活，更少的磁盘读写，以便更方便地描述复杂算法，取得更高的吞吐量。
有了MapReduce，Tez和Spark之后，程序员发现，MapReduce的程序写起来真麻烦。他们希望简化这个过程。这就好比你有了汇编语言，虽然你几乎什么都能干了，但是你还是觉得繁琐。你希望有个更高层更抽象的语言层来描述算法和数据处理流程。于是就有了Pig和Hive。Pig是接近脚本方式去描述MapReduce，Hive则用的是SQL。它们把脚本和SQL语言翻译成MapReduce程序，丢给计算引擎去计算，而你就从繁琐的MapReduce程序中解脱出来，用更简单更直观的语言去写程序了。
有了Hive之后，人们发现SQL对比Java有巨大的优势。一个是它太容易写了。刚才词频的东西，用SQL描述就只有一两行，MapReduce写起来大约要几十上百行。而更重要的是，非计算机背景的用户终于感受到了爱：我也会写SQL！于是数据分析人员终于从乞求工程师帮忙的窘境解脱出来，工程师也从写奇怪的一次性的处理程序中解脱出来。大家都开心了。Hive逐渐成长成了大数据仓库的核心组件。甚至很多公司的流水线作业集完全是用SQL描述，因为易写易改，一看就懂，容易维护。
自从数据分析人员开始用Hive分析数据之后，它们发现，Hive在MapReduce上跑，真鸡巴慢！流水线作业集也许没啥关系，比如24小时更新的推荐，反正24小时内跑完就算了。但是数据分析，人们总是希望能跑更快一些。比如我希望看过去一个小时内多少人在充气娃娃页面驻足，分别停留了多久，对于一个巨型网站海量数据下，这个处理过程也许要花几十分钟甚至很多小时。而这个分析也许只是你万里长征的第一步，你还要看多少人浏览了跳蛋多少人看了拉赫曼尼诺夫的CD，以便跟老板汇报，我们的用户是猥琐男闷骚女更多还是文艺青年／少女更多。你无法忍受等待的折磨，只能跟帅帅的工程师蝈蝈说，快，快，再快一点！
于是Impala，Presto，Drill诞生了（当然还有无数非著名的交互SQL引擎，就不一一列举了）。三个系统的核心理念是，MapReduce引擎太慢，因为它太通用，太强壮，太保守，我们SQL需要更轻量，更激进地获取资源，更专门地对SQL做优化，而且不需要那么多容错性保证（因为系统出错了大不了重新启动任务，如果整个处理时间更短的话，比如几分钟之内）。这些系统让用户更快速地处理SQL任务，牺牲了通用性稳定性等特性。如果说MapReduce是大砍刀，砍啥都不怕，那上面三个就是剔骨刀，灵巧锋利，但是不能搞太大太硬的东西。
这些系统，说实话，一直没有达到人们期望的流行度。因为这时候又两个异类被造出来了。他们是Hive on Tez / Spark和SparkSQL。它们的设计理念是，MapReduce慢，但是如果我用新一代通用计算引擎Tez或者Spark来跑SQL，那我就能跑的更快。而且用户不需要维护两套系统。这就好比如果你厨房小，人又懒，对吃的精细程度要求有限，那你可以买个电饭煲，能蒸能煲能烧，省了好多厨具。
上面的介绍，基本就是一个数据仓库的构架了。底层HDFS，上面跑MapReduce／Tez／Spark，在上面跑Hive，Pig。或者HDFS上直接跑Impala，Drill，Presto。这解决了中低速数据处理的要求。
如何更高速的处理？
考虑一下，如果我需要更高的处理速度，我要展示的数据不再是24小时甚至更长尺度的数据报告，而是一个随时更新、随时变化的榜单，这个榜单的更新最好在1分钟甚至更短，那么上述手段就无发满足我的需要。
这时候，另一个工具即将登场——Streaming计算模型。这种模型通常被称为流计算模型，使用最多的平台式Storm。这种模型会在数据开始搜集的时候进行计算，而不是在搜集完成后——你每获得一个数据都会加入到实时计算中成为最终成果的一份子。这种方式处理的数据基本不会存在延迟问题。
但它并不是尽善尽美。在使用流计算之前，我们必须预先找到统计的核心，因为一段数据经过处理就会放在一边——正如流过的河水无法倒回一样——未能提前找到统计核心的时候数据就被浪费掉了。这也是流计算无法完全替代我们前文讲过的工具的原因。
另一个比较独立的工具是KV Store，类似于Cassandra，HBase，MongoDB等等非常非常多的其他东西。他是什么意思呢，假如你有一堆键值，你就能通过某种方式快速获得键值背后的一大堆数据。就好像你去银行插入银行卡就能取到钱一样。
假如你特立独行，使用MapReduce完成也没有任何问题，但是由此带来的不便就是扫描数据库的时间会很长。如果我们采用了KV Store，这种专门为了键值存取而设定的工具，那这个速度就会非常快。这个工具的核心就是快，其他的事情他一概不管，就是要快。
除此之外，还有一些更特制的系统／组件，比如Mahout是分布式机器学习库，Protobuf是数据交换的编码和库，ZooKeeper是高一致性的分布存取协同系统，等等。
当你拿到这么多工具（甚至多到连很多东西的名字都写不熟练）之后，你把他们拼装在一起，如果没有一个完美的安排大家就会互相打架，造成效率低下，所以这个时候还要引入一个调度系统，专门给大家安排任务、安排时间，使系统能够良好运转。
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