后Hadoop时代的大数据架构背景篇Hadoop: 开源的数据分析平台，解决了大数据（大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无法在要求的时间内进行处理）的可靠存储和处理。适合处理非结构化数据，包括HDFS，MapReduce基本组件。 HDFS：提供了一种跨服务器的弹性数据存储系统。 MapReduce：技术提供了感知数据位置的标准化处理流程：读取数据，对数据进行映射（Map），使用某个键值对数据进行重排，然后对数据进行化简（Reduce）得到最终的输出。 Amazon Elastic Map Reduce(EMR)： 托管的解决方案，运行在由Amazon Elastic Compute Cloud（EC2）和Simple Strorage Service（S3）组成的网络规模的基础设施之上。如果你需要一次性的或不常见的大数据处理，EMR可能会为你节省开支。但EMR是高度优化成与S3 中的数据一起工作，会有较高的延时。 Hadoop 还包含了一系列技术的扩展系统，这些技术主要包括了Sqoop、Flume、Hive、Pig、Mahout、Datafu和HUE等。
