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Hadoop生态系统主要由以下几部分组成：

1. Hadoop HDFS：这是Hadoop的核心组件之一，是一个用于存储大数据的分布式文件系统。它可以在廉价的硬件上提供高度的容错性，通过数据复制和故障切换实现数据的高可用性。

2. MapReduce：这是Hadoop的另一个核心组件，为大规模数据的处理提供了一种并行计算的模型。它包含两个步骤：Map(steps to split and map the input data)和Reduce(steps to reduce the mapped data or output).

3. Hadoop YARN：这是Hadoop的资源管理和作业调度系统，负责在Hadoop集群上进行资源管理和任务调度。

4. Hadoop Hive：Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一种类似SQL的查询语言（HQL），使得我们可以使用SQL进行数据查询和分析。

5. Hadoop Pig：Pig是一个用于数据处理的高级脚本语言和执行框架，它通过Pig Latin语言来描述数据分析和转换的过程。

6. HBase：HBase是一个在Hadoop之上的分布式、列存储的数据库，它可以存储结构化和半结构化的丰富数据。

7. Sqoop：Sqoop是一个用于在Hadoop和关系型数据库之间转移数据的工具。

8. Oozie：这是一个用于管理Hadoop作业的工作流程调度服务。

9. Zookeeper：Zookeeper是一个为分布式环境提供一致性服务的中间件，它帮助开发人员处理复杂的分布式环境问题，例如存储元信息和提供分布式锁等功能。

10. Spark：Spark是一个基于内存计算的集群计算系统，它比传统的基于磁盘的系统更高效，具有全面的库支持，包括SQL查询、流式计算、机器学习和图计算。

以上就是Hadoop生态系统的主要组成部分，每个组件都有其自身的特色和优点，但是它们共同的目标都是处理大规模的数据。