HDFS和MapReduce只是打造Hadoop平台最基本的核心套件，在Apache基金会的网站中还有其他的相关开源套件，共同组成了一个Hadoop体系（Hadoop Ecosystem）。
透过这些相关方案的延伸，开发人员就算不懂Java，也可以用特定Script语言来撰写Hadoop上的MapReduce程序，甚至可以用SQL语法来查询HDFS上的资料。这些周边方案可说是大幅强化Hadoop功能的软体军火库，想要善用Hadoop的开发人员不可错过。其中重要的周边方案包括HBase、Hive 、ZooKeeper、Pig和Mahout。
HBase 能容纳PB资料量的分散式资料库
HBase是专门用於Hadoop档案系统上的资料库系统，採取Column-Oriented 资料库设计，不同於传统的关联式资料库，例如没有资料表、Schema资料架构等功能，而是採用Key-Value形式的资料架构，每笔资料都有一个Key值对应到一个Value值，再透过多维度的对应关係来建立类似表格效果的资料架构。如此就能採取分散式储存方式，可以扩充到数千臺服务器，以应付PB等级的资料处理。
Hive 可用SQL语法存取Hadoop资料
Hive是建置在HDFS上的一套分散式资料仓储系统，可让使用者以惯用的SQL语法，来存取Hadoop档案中的大型资料集，例如可以使用Join、Group by、Order by等，而这个语法称为Hive QL。不过，Hive QL和SQL并非完全相同，例如Hive就不支援Store Procedure、Trigger等功能。
Hive会将使用者输入的Hive QL指令编译成Java程序，再来存取HDFS档案系统上的资料，所以，执行效率依指令复杂度和处理的资料量而异，可能有数秒鐘，甚至是数分鐘的延迟。和HBase相比，Hive容易使用且弹性高，但执行速度较慢。不少资料库系统，都是透过先连结到Hive，才能与Hadoop整合。例如微软就是透过Hive ODBC驱动程序，将SQL指令转换成Hive QL，让Excel可以存取Hadoop上的资料。
在同一个Hadoop丛集中，Hive可以存取HBase上的资料，将HBase上的资料对应成Hive内的一个表格。
Pig 不懂Java开发也能写MapReduce
Pig提供了一个Script语言Pig Latin，语法简单，类似可读性高的高阶Basic语言，可用来撰写MapReduce程序。Pig会自动将这些脚本程序转换，成为能在Hadoop中执行的MapReduce Java程序。
因此，使用者即使不懂Java也能撰写出MapReduce。不过，一般来说，透过Pig脚本程序转换，会比直接用Java撰写MapReduce的效能降低了25％。
ZooKeeper 让Hadoop内部服务器能协同运作
Zookeeper是监控和协调Hadoop分散式运作的集中式服务，可提供各个服务器的配置和运作状态资讯，用於提供不同Hadoop系统角色之间的工作协调。
以HBase资料库为例，其中有两种服务器角色：Region服务器角色和Master服务器角色，系统会自动透过ZooKeeper监看Master服务器的状态，一旦Master的运作资讯消失，代表当机或网路断线，HBase就会选出另一臺Region服务器成为Mater角色来负责管理工作。
Mahout 即时可用的常用MapReduce函数库
在Hadoop中，开发人员必须将资料处理作法拆解成可分散运算的Map和Reduce程序，因为思考逻辑和常见的程序开发逻辑不同，所以开发难度狠高。Mahout则提供了一个常用的MapReduce函式库，常见的数值分析方法、丛集分类和筛选方式，都已经有对应的MapReduce函数可呼叫，开发人员就不必再重复开发一次。