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      Die vier Kernmodule sind:

      • Hadoop Common: Hilfswerkzeug, das die Hadoop-Komponenten verwaltet bzw. unterstützt.

      • Hadoop Distributed File System (HDFS): HDFS ist ein hochverfügbares Dateisystem zur Speicherung sehr großer Datenmengen auf den Dateisystemen mehrerer Rechner (Knoten). Dateien werden in Datenblöcke mit fester Länge zerlegt und redundant auf die teilnehmenden Knoten verteilt. Dabei gibt es Master- und Slave-Knoten. Ein Master-Knoten, der sogenannte NameNode, bearbeitet eingehende Datenanfragen, organisiert die Ablage von Dateien in den Slave-Knoten und speichert anfallende Metadaten. HDFS unterstützt dabei Dateisysteme mit mehreren 100 Millionen Dateien.

      • Hadoop YARN: Eine Softwarelösung, die die Verwaltung der Ressourcen (also das Job-Scheduling) eines Clusters übernimmt.

      • Hadoop MapReduce: Ein auf YARN basierendes System, das paralleles Prozessieren großer Datenmengen realisiert. Hadoop beinhaltet den MapReduce-Algorithmus, dieser gilt aber zunehmend als veraltet und wird durch graphenbasierte Verfahren (Spark, Tez) ersetzt.

      Insbesondere Spark hat mittlerweile die größere Verbreitung im Hadoop-Umfeld und hat MapReduce als Prozess-Engine abgelöst.

      Im Rahmen von Apache werden weitere Projekte als zum Hadoop Ecosystem zugehörig gezählt:

      • Ambari: Ambari ist eine Managementplattform, die die Verwaltung (Provisionierung, Management, Monitoring) der Hadoop-Cluster vereinfachen soll. Unterstützt werden: HDFS, Hadoop MapReduce, Hive, HCatalog, HBase, ZooKeeper, Oozie, Pig and Sqoop.

      • Avro: Avro ist ein System zur Serialisierung von Daten.

      • Cassandra: Cassandra ist ein skalierbares NoSQL-Datenbanksystem für Hadoop-Cluster.

      • Chukwa: Chukwa ermöglicht die Datensammlung und Echtzeitüberwachung sehr großer verteilter Systeme.

      • HBase: HBase ist eine skalierbare Datenbank zur Verwaltung großer Datenmengen innerhalb eines Hadoop-Clusters. Die HBase-Datenbank basiert auf Googles BigTable. Diese Datenstruktur ist für Daten geeignet, die selten verändert, dafür aber häufig ergänzt werden. Mit HBase lassen sich Milliarden von Zeilen verteilt und effizient verwalten.

      • Hive: Hive ist eine Data-Warehouse-Infrastrukturkomponente, die Hadoop-Cluster um Data-Warehouse-Funktionalitäten erweitert. Mit HiveQL wird eine SQL-Sprache zur Abfrage und Verwaltung der Datenbanken bereitgestellt.

      • Mahout: Mahout ist eine skalierbare Machine-Learning- und Data-Mining-Library, die aber nicht mehr weiterentwickelt wird.

      • Pig: Pig ist einerseits eine Hochsprache für Datenfluss-Programmierung, andererseits ein Framework, das die Parallelisierung der Rechenvorgänge unterstützt.

      • Spark: Spark ist eine performante In-Memory-Batch-Prozess-Engine für Hadoop-Daten. Spark unterstützt ETL-, Machine-Learning-, Streaming- und Graphenprozesse.

      • Tez: Apache Tez ist ein allgemeines Datenfluss-Programmier-Framework. Die ursprünglich von Hortonworks entwickelte Anwendung unterstützt Directed Acyclic Graph (DAG). Tez baut auf YARN auf und wird auch durch YARN gesteuert. Tez kann jeden MapReduce-Job ohne Modifikationen ausführen. MapReduce-Jobs können in einen Tez-Job überführt werden, was die Leistung steigert.

      • ZooKeeper: ZooKeeper ist ein performantes System zur Koordination und Konfiguration verteilter Systeme.

      Aus der Aufzählung und kurzen Beschreibung der Hadoop-Komponenten wird deutlich, dass es sich bei Hadoop nicht um ein einfaches Datenmanagement-Tool handelt. Es ist vielmehr ein komplexes und sich dynamisch veränderndes Sammelsurium an Projekten und Softwareprodukten, die der Idee der verteilten Datenhaltung von Big Data folgen.

      Die unterschiedlichen Hadoop-Komponenten können von der Homepage der Apache Foundation kostenlos heruntergeladen werden. Unternehmen greifen aber bei Hadoop auf die Dienstleistungen kommerzieller Hadoop-Distributoren zurück. Diese bieten vorgefertigte Pakete mit z. T. zusätzlichen Komponenten an. In der Regel fallen keine Lizenzkosten an, es wird aber eine Subscription-Fee verlangt, also eine Mietgebühr für die Wartung, Pflege und den Support der Software. Wichtige Anbieter sind:

      • Cloudera (Fusion mit Hortonworks im Q1 2019)

      • MapR

      • IBM

      • Pivotal

      Daneben haben die Cloud-Anbieter eigene Hadoop-Angebote:

      • Amazon Web Services EMW

      • Microsoft Azures HDInsight

      Cloudera hat mit der Data-Platform ein Angebot, das über die Distribution der Apache Hadoop/Spark-Komponenten hinausgeht (Data-Hub) und diese mit weiteren Komponenten zu einer integrierten Datenplattform bündelt. Die Installation kann on-premises, in der Cloud oder hybrid erfolgen.