简述Hadoop生态体系，并列举此生态体系中涉及的技术

Hadoop生态系统是一个开源的大数据处理框架，由Apache基金会维护，主要包括以下几个关键技术：

1. **Hadoop Distributed File System (HDFS)**：分布式文件系统，用于存储大规模数据。它将数据划分为固定大小的块并分布在多个节点上，提供高容错性和高吞吐量。

2. **MapReduce**：一种编程模型，用于大规模数据集的并行计算。它将复杂的数据处理任务分解成一系列简单的Map和Reduce操作，使得数据处理可以分布式地在大量廉价机器上进行。

3. **Hadoop YARN**（Yet Another Resource Negotiator）：资源调度器，替代了早期版本中的JobTracker，负责管理和分配集群的资源给各种应用程序，如MapReduce作业。

4. **Hive**：基于SQL的查询语言，允许用户通过简单的SQL查询HDFS上的结构化数据，提供了对大数据的高级分析功能。

5. **Pig Latin**：另一种用于查询大型数据集的语言，类似于SQL，但它更接近于英语，让非程序员也能轻松编写复杂的脚本。

6. **HBase**：一个分布式、列式数据库，设计用于运行在Hadoop之上，支持实时数据读写。

7. **ZooKeeper**：分布式协调服务，用于管理配置、命名空间和服务发现等元数据，保证系统的高可用性。

8. **Spark**：快速的大数据处理引擎，提供了内存计算能力，能实现实时流处理和交互式数据挖掘。

9. **Flink** 或 **Samza**：流处理技术，用于处理连续数据流。