平臺組件是什么？
平臺組件包含以下內容:1.Mysql
傳統關系型數據庫，為Hive、Hue、Spark組件提供元數據存儲服務。
2.Elasticsearch
兼有搜索引擎和NoSQL數據庫功能的開源系統，基于JAVA/Lucene構建，開源、分布式、支持RESTful請求。
3.Flink
一個批處理和流處理結合的統一計算框架，提供數據分發以及并行化計算的流數據處理引擎。
4.Flume
一個分布式、可靠和高可用的海量日志聚合系統，支持在系統中定制各類數據發送方，用于收集數據；
同時，Flume提供對數據進行簡單處理，并寫入各種數據接受方(可定制)的能力。
5.HBase
提供海量數據存儲功能，是一種構建在HDFS之上的分布式、面向列的存儲系統。HDFS Hadoop分布式文件系統提供高吞吐量的數據訪問，適合大規模數據集方面的應用。
6.Hive
建立在Hadoop基礎上的開源的數據倉庫，提供類似SQL的Hive Query Language語言操作結構化數據存儲服務和基本的數據分析服務。
7.Hue
提供了圖形化用戶Web界面。Hue支持展示多種組件，目前支持HDFS、Hive、YARN/Mapreduce、Oozie、Solr、ZooKeeper。
8.Kafka
一個分布式的、分區的、多副本的實時消息發布和訂閱系統。提供可擴展、高吞吐、低延遲、高可靠的消息分發服務。
9.Sqoop
實現與關系型數據庫、文件系統之間交換數據和文件的數據加載工具；同時提供REST API接口，供第三方調度平臺調用。
10.Mapreduce
提供快速并行處理大量數據的能力，是一種分布式數據處理模式和執行環境。
11.Oozie
提供了對開源Hadoop組件的任務編排、執行的功能。以Java Web應用程序的形式運行在Java servlet容器(如：Tomcat)中，并使用數據庫來存儲工作流定義、當前運行的工作流實例(含實例的狀態和變量)。
12.Redis 一個開源的、高性能的key-value分布式存儲數據庫，支持豐富的數據類型，彌補了memcached這類key-value存儲的不足，滿足實時的高并發需求。
13.SmallFS
提供小文件后臺合并功能，能夠自動發現系統中的小文件(通過文件大小閾值判斷)，在閑時進行合并，并把元數據存儲到本地的LevelDB中，來降低NameNode壓力，同時提供新的FileSystem接口，讓用戶能夠透明的對這些小文件進行訪問。
14.Solr
一個高性能，基于Lucene的全文檢索服務器。Spark 基于內存進行計算的分布式計算框架。
15.Storm
提供分布式、高性能、高可靠、容錯的實時計算平臺，可以對海量數據進行實時處理。CQL提供的類SQL流處理語言，可以快速進行業務開發，縮短業務上線時間。
16.Yarn
資源管理系統，它是一個通用的資源模塊，可以為各類應用程序進行資源管理和調度。
17.ZooKeeper
提供分布式、高可用性的協調服務能力。幫助系統避免單點故障，從而建立可靠的應用程序。
