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Hadoop、HDFS、Hive、Hbase区别及联系

Hadoop、HDFS、Hive和HBase是大数据生态系统中的关键组件,它们都是由Apache软件基金会管理的开源项目。下面将深入解析它们之间的区别和联系。

Hadoop

Hadoop是一个开源的分布式计算框架,它允许用户在普通硬件上构建可靠、可伸缩的分布式系统。Hadoop通常指的是整个生态系统,包括Hadoop Common(共享库和工具)、Hadoop Distributed File System (HDFS)、Hadoop YARN(资源管理和作业调度)和Hadoop MapReduce(编程模型用于大数据处理)。

HDFS (Hadoop Distributed File System)

HDFS是Hadoop的分布式文件系统,它被设计成适用于跨多台机器的大规模数据存储。HDFS将文件分割成块(默认大小为128MB或256MB),并跨集群的不同节点进行存储。它具有高容错性,通过在不同节点上存储数据块的多个副本来实现。

Hive

Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础设施,它提供了一种类似SQL的查询语言(HiveQL)来查询存储在HDFS中的数据。Hive允许用户编写SQL语句,并将这些语句转换成MapReduce、Tez或Spark作业来执行。Hive适合数据仓库应用,可以用来进行数据摘要、查询和分析。

HBase

HBase是一个开源的非关系型分布式数据库(NoSQL),它也是基于Hadoop和HDFS构建的。与Hive不同,HBase提供了对大数据集的实时随机

标签: hadoop hdfs hive

本文转载自: https://blog.csdn.net/liu_rockefeller/article/details/137606847
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