Hadoop生态系统是一个由多个组件组成的开源软件框架，用于存储、处理和分析大规模数据集。该生态系统由Apache Hadoop项目管理，包括以下核心组件：

Hadoop Distributed File System （HDFS）：

分布式文件系统，用于存储大规模数据集，并提供可靠性和容错性。

MapReduce：

分布式计算框架，用于并行处理大规模数据集。

YARN （Yet Another Resource Negotiator）：

资源调度框架，用于细粒度的管理和调度任务，支持多种计算框架，如Spark。

除了上述核心组件，Hadoop生态系统还包括一系列与Hadoop相关的软件工具和项目，这些工具和项目共同构建了一个强大的大数据处理平台。以下是一些主要的组件：

Hive：用于数据仓库和查询的语言，允许使用类SQL的查询语言进行数据查询和分析。

HBase：一个分布式、可扩展的大数据存储系统，提供随机、实时读/写访问。

Pig：用于分析大数据集的平台，提供了一种高级语言来编写数据分析程序。

Sqoop：用于高效传输批量数据的工具，支持从关系数据库到Hadoop的传输。

Flume：用于高效收集、聚合和传输大量日志数据的工具。

ZooKeeper：分布式协调服务，用于管理配置信息、命名、分布式同步等。

Mahout：用于大规模数据挖掘的开源算法库。

Spark：快速、通用的大数据处理引擎，支持批处理、交互式查询、流处理等。

Storm：实时计算系统，用于处理无界和有界数据流。

Shark：基于Hadoop的分布式数据仓库，提供低延迟的查询性能。

Phoenix：基于HBase的SQL查询引擎，提供快速查询性能。

Tez：用于Hadoop的数据处理引擎，提供更高的性能和更灵活的编程模型。

Ambari：用于管理和监控Hadoop集群的工具。

这些组件和工具共同构成了一个强大、灵活且可扩展的大数据处理平台，广泛应用于大数据处理和分析领域。