常用大数据技术名词通俗解释
Hadoop:
最早出现的大数据的概念就是体现在Hadoop上面，简单理解就是虚拟了一个存储系统，一个文件在多台机器上保存多份，丢失几率很小。由于机器集群可以横向扩充，因此能保存理论上无穷多的文件，因此称为大数据平台。
MapReduce:
在Hadoop存文件的基础上，MapReduce担任处理文件的角色，它读到文件，并把处理文件的任务分成很多子任务，让它们在多台机器上执行，然后汇总结果。因此，只要机器足够多，处理文件的能力可以无限扩充。但它的一个缺点是每个任务的衔接，都是通过中间文件来完成，因此，除了CPU外，有很多磁盘读写的操作。
Hive:
Hive是基于Hadoop和MapReduce而衍生出来的，hadoop上文件的存放在hive里面抽象为数据库的表，访问表的SQL会被自动解析成MapReduce的任务。在hive出现之前，玩Hadoop大数据写MapReduce任务就是个高大上的玩意，难理解，难开发，难维护。 而在hive出现后，同样的需求，原来MapReduce可能要几百行实现，hive则只要十多行sql就能实现，一下子就把大数据平民化了。
Spark:
Spark是类似于MapReduce的文件处理引擎， 也是把读到的数据源文件分解成处理任务，然后分发到多台机器执行。不同的地方是，他以在内存执行为主。好处是速度快了， 坏处是内存玩不好容易奔溃，因此暂时还不是特别稳定，有效。
SparkSQL:
在Spark基础上增加了一种数据源的引入方式， 之前是从各种文件引入源数据， SparkSQL支持用SQL导入源数据处理(各种DB，包括Hive)，在spark中分析处理，并把结果用SQL导回去。 这个方案好是好，结构化存储了数据，也避免了MapReduce的中间结果IO读写， 但是，开发人员要多学习一种开发语言Scala才能够把数据处理这个事情做完整，增加了开发维护的难度。
Hive on Spark:
在hive的基础上升级，目前看起来最完美的解决方案了。把原来Hive所依赖的任务计算引擎替换成Spark(set hive.execution.engine=spark;)，一个配置而已，原来已经存在的代码都无需改动，性能直接提升100倍。但是，目前还没有正式版本GA， 估计要到Hive 1.3.0， 当前最新是Hive 1.2.1
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