HDFS和MapReduce只是打造Hadoop平臺最基本的核心套件，在Apache基金會的網站中還有其他的相關開源套件，共同組成了一個Hadoop體系（Hadoop Ecosystem）。

透過這些相關方案的延伸，開發人員就算不懂Java，也可以用特定Script語言來撰寫Hadoop上的MapReduce程序，甚至可以用SQL語法來查詢HDFS上的資料。這些周邊方案可說是大幅強化Hadoop功能的軟體軍火庫，想要善用Hadoop的開發人員不可錯過。其中重要的周邊方案包括HBase、Hive 、ZooKeeper、Pig和Mahout。

HBase 能容納PB資料量的分散式資料庫

HBase是專門用於Hadoop檔案系統上的資料庫系統，採取Column-Oriented 資料庫設計，不同於傳統的關聯式資料庫，例如沒有資料表、Schema資料架構等功能，而是採用Key-Value形式的資料架構，每筆資料都有一個Key值對應到一個Value值，再透過多維度的對應關係來建立類似表格效果的資料架構。如此就能採取分散式儲存方式，可以擴充到數千臺服務器，以應付PB等級的資料處理。

Hive 可用SQL語法存取Hadoop資料

Hive是建置在HDFS上的一套分散式資料倉儲系統，可讓使用者以慣用的SQL語法，來存取Hadoop檔案中的大型資料集，例如可以使用Join、Group by、Order by等，而這個語法稱為Hive QL。不過，Hive QL和SQL并非完全相同，例如Hive就不支援Store Procedure、Trigger等功能。

Hive會將使用者輸入的Hive QL指令編譯成Java程序，再來存取HDFS檔案系統上的資料，所以，執行效率依指令復雜度和處理的資料量而異，可能有數秒鐘，甚至是數分鐘的延遲。和HBase相比，Hive容易使用且彈性高，但執行速度較慢。不少資料庫系統，都是透過先連結到Hive，才能與Hadoop整合。例如微軟就是透過Hive ODBC驅動程序，將SQL指令轉換成Hive QL，讓Excel可以存取Hadoop上的資料。

在同一個Hadoop叢集中，Hive可以存取HBase上的資料，將HBase上的資料對應成Hive內的一個表格。

Pig 不懂Java開發也能寫MapReduce

Pig提供了一個Script語言Pig Latin，語法簡單，類似可讀性高的高階Basic語言，可用來撰寫MapReduce程序。Pig會自動將這些腳本程序轉換，成為能在Hadoop中執行的MapReduce Java程序。

因此，使用者即使不懂Java也能撰寫出MapReduce。不過，一般來說，透過Pig腳本程序轉換，會比直接用Java撰寫MapReduce的效能降低了25％。

ZooKeeper 讓Hadoop內部服務器能協同運作

Zookeeper是監控和協調Hadoop分散式運作的集中式服務，可提供各個服務器的配置和運作狀態資訊，用於提供不同Hadoop系統角色之間的工作協調。

以HBase資料庫為例，其中有兩種服務器角色：Region服務器角色和Master服務器角色，系統會自動透過ZooKeeper監看Master服務器的狀態，一旦Master的運作資訊消失，代表當機或網路斷線，HBase就會選出另一臺Region服務器成為Mater角色來負責管理工作。

Mahout 即時可用的常用MapReduce函數庫

在Hadoop中，開發人員必須將資料處理作法拆解成可分散運算的Map和Reduce程序，因為思考邏輯和常見的程序開發邏輯不同，所以開發難度狠高。Mahout則提供了一個常用的MapReduce函式庫，常見的數值分析方法、叢集分類和篩選方式，都已經有對應的MapReduce函數可呼叫，開發人員就不必再重復開發一次。