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
本文转载自: https://blog.csdn.net/liu_rockefeller/article/details/137606847
版权归原作者 静心观复 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
版权归原作者 静心观复 所有， 如有侵权，请联系我们删除。