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Hadoop：Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。不是一个工具，也不是一种技术，是一种技术的合称
HDFS：分布式文件系统。传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。比如你说我要获取/hdfs/tmp/file1的数据，你引用的是一个文件路径，但是实际的数据存放在很多不同的机器上。你作为用户，不需要知道这些，就好比在单机上你不关心文件分散在什么磁道什么扇区一样。HDFS为你管理这些数据。
Map Reduce：分布式计算。一台机器读取成T上P的数据，也许需要好几天甚至好几周。对于很多公司来说，单机处理是不可忍受的。如果要用很多台机器处理，我就面临了如何分配工作，如果一台机器挂了如何重新启动相应的任务，机器之间如何互相通信交换数据以完成复杂的计算等等。这就是MapReduce / Tez / Spark的功能。
Spark：之前的Map Reduce类似于汇编语言，那么现在的spark就类似于python了，功能和Map Reduce类似，但是对于开发人员更加的友好，更方便使用。
Hive：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Hive。Hive用SQL描述MapReduce。它把脚本和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。
SparkSQL和Hive on Spark：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，很慢! 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。
Yarn：有了这么多乱七八糟的工具，都在同一个集群上运转，大家需要互相尊重有序工作。所以另外一个重要组件是，调度系统。
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，再上面跑Hive。