1,Mahout ASF(Apache Software Foundation)开源项目,提供可扩展的`机器学习`–(ML,Machine Learning多领域交叉学科,涉及概率,统计,逼近,凸分析,算法复杂度等多门学科,专门研究计算机怎么模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,是人工智能的核心,是计算机具有智能的根本途径,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域)领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序；
2,Snappy 高速压缩解压缩开发包 ,类似LZO,压缩解压缩速度高,压缩率相对其他压缩库-zlib、LZO、LZF、FastLZ和QuickLZ低下,本身它的定位就是PB级大数据量压缩;
3,Apache Whirr 提供了一组 Java 类库用来运行云服务，基于 jclouds 开发
jclouds 是一个开源的Java类库，用来帮你开始云计算应用开发，并可重用已有的Java和Clojure技能。该API提供云计算环境的可移植抽象层以及云规范特性，支持包括 Amazon, VMWare, Azure(Windows Azure作为微软云计算平台,提供开放而灵活的云平台), and Rackspace 等云计算平台
9月13日，Apache 软件基金会（ASF）官方宣布Apache Whirr 升级为Apache 顶级项目（TLP）
4,oozie工作流引擎服务器,在Hadoop中执行的任务有时候需要把多个Map/Reduce作业连接到一起，这样才能够达到目的。[1]在Hadoop生态圈中，有一种相对比较新 的组件叫做Oozie[2]，它让我们可以把多个Map/Reduce作业组合到一个逻辑工作单元中，从而完成更大型的任务,
什么是Oozie？
Oozie是一种Java Web应用程序，它运行在Java servlet容器——即Tomcat——中，并使用数据库来存储以下内容：
- 工作流定义
- 当前运行的工作流实例，包括实例的状态和变量
http://www.infoq.com/cn/articles/introductionOozie
5,ZooKeeper是Hadoop的正式子项目，它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户
6,HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”
7,hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行
8,Pig是一种编程语言,它简化了Hadoop常见的工作任务。Pig可加载数据、表达转换数据以及存储最终结果
9,提供一个基于WEB的Job Tracker，集群监控和文件浏览
10,Apache HCatalog是基于Apache Hadoop之上的数据表和存储管理服务。
包括：
- 提供一个共享的模式和数据类型的机制。
- 抽象出表，使用户不必关心他们的数据怎么存储。
- 提供可操作的跨数据处理工具，如Pig，MapReduce，Streaming，和Hive。
11,Flume日志收集,是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统
12,sqoop导入关系型数据库中数据;
附件相关性知识库
gossip协议集群节点间状态信息,http://blog.csdn.net/zhangzhaokun/article/details/5859760
http://www.open-open.com/lib/view/open1339233432662.html
http://www.iteye.com/topic/1122901
http://labs.chinamobile.com/mblog/52251_166394
