Hadoop生态系统是一个开源的、支持分布式处理大数据的软件生态系统，包括了许多组件和工具。以下是一些Hadoop生态系统中常见的组件和其功能：
Hadoop HDFS：Hadoop分布式文件系统，用于存储和管理大规模数据。
Hadoop MapReduce：Hadoop的分布式计算框架，用于将大规模数据分成小块并在集群上并行处理。
Apache Hive：基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据存储为表，并通过SQL查询进行分析。
Apache Pig：用于大规模数据分析的平台，提供了一种类似于SQL的脚本语言Pig Latin。
Apache HBase：分布式、可扩展的列式数据库，用于存储大规模表格数据。
Apache Spark：高速的、通用的分布式计算引擎，可以在内存中进行数据处理和分析。
Apache Sqoop：用于在Hadoop和关系型数据库之间进行数据传输的工具。
Apache Flume：用于收集、聚合和移动大规模数据的分布式系统。
Apache Kafka：分布式流处理平台，用于处理和存储实时数据流。
Apache Storm：分布式实时计算系统，用于处理高速数据流。
Apache Zeppelin：交互式数据分析和可视化的开源笔记本。
Apache Oozie：用于协调和管理Hadoop作业流程的工作流引擎。
Apache Mahout：机器学习和数据挖掘框架，用于构建智能应用程序。
Apache ZooKeeper：分布式协调服务，用于在分布式系统中进行一致性和配置管理。
这些组件和工具共同构成了Hadoop生态系统，提供了从存储、计算、数据处理到机器学习和数据可视化等各个方面的功能。
