Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上；而且它提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集的应用程序。Hadoop还包含一个分布式计算框架MapReduce，能够对大量数据进行快速地处理和分析。
Hadoop生态圈各框架安装包集合可能包含以下几部分：
1. Hadoop本身的安装包：Hadoop的安装包是整个生态圈的基础，用于搭建Hadoop集群环境。
2. Hadoop相关子项目：包括但不限于Hive、Pig、HBase等，这些项目扩展了Hadoop的功能，提供了对特定类型数据的处理能力。
3. 数据集成工具：例如Sqoop和Flume，用于在Hadoop与外部数据源之间高效地传输数据。
4. 数据仓库工具：例如Hive，它允许用户使用类SQL查询语言来查询存储在HDFS中的数据。
5. 实时计算框架：如Spark，虽然Spark不是Hadoop的一部分，但它与Hadoop的HDFS和YARN集成得非常好，提供了更强的实时数据处理能力。
6. 作业调度和资源管理工具：如Apache Oozie和Apache ZooKeeper，用于管理Hadoop集群中运行的作业和集群资源。
大数据、人工智能学习必读书籍可能包括：
1. 《Hadoop权威指南》：这本书被广泛认为是学习Hadoop的入门教材，详细介绍了Hadoop的架构、使用方法和案例分析。
2. 《Hadoop技术内幕：深入理解MapReduce计算框架》：为对MapReduce有深入需求的读者提供了宝贵的知识。
3. 《大数据技术详解》：这是一本全面介绍大数据技术的书籍，不仅包含Hadoop，还有其他大数据技术的介绍。
4. 《机器学习》：作为人工智能的一个重要分支，机器学习对大数据分析至关重要，这本书是学习机器学习的经典之作。
5. 《深度学习》：在人工智能领域，深度学习作为新兴的分支，越来越受到重视，这本书为读者深入介绍了深度学习的相关理论和应用。
100道面试题（百度专家亲自整理）可能包括：
1. 基础知识点问题：例如Hadoop的组件、工作原理、HDFS的基本概念等。
2. MapReduce编程模型问题：如何使用MapReduce进行数据处理、常见的MapReduce编程模式等。
3. Hadoop生态系统相关问题：对Hive、Pig、HBase等组件的使用和理解。
4. 性能优化问题：针对大数据处理中常见的性能调优问题。
5. 系统架构设计问题：如何设计一个适用于Hadoop的高效大数据处理平台。
6. 实际案例分析：基于真实业务场景的问题解决方案。
通过上述提供的学习资料和资源，可以系统地学习Hadoop的相关知识，并通过实际的视频教程和书籍来加深理解和实际应用能力。加微信***可以获取这些学习资料和视频教程，帮助自己掌握Hadoop开发技术，并且为职业发展积累宝贵的知识和经验。此外，通过学习这些资料和参与实战项目，可以更好地准备大数据相关工作的面试，特别是在技术面试中遇到有关Hadoop及其生态圈的问题。
