HBase与Hadoop/HDFS的区别
到目前为止，我做了一些研究和ACC。据我所知，Hadoop在HDFS中提供了处理原始数据块（文件）的框架，而HBase是Hadoop之上的数据库引擎，它基本上处理结构化数据而不是原始数据块。Hbase在HDFS上提供了一个逻辑层，就像SQL一样。正确吗？
共有1个答案
Hadoop基本上是三件事，一个FS（Hadoop分布式文件系统）、一个计算框架（MapReduce）和一个管理桥（又一个资源协商器）。HDFS允许您以分布式（提供更快的读/写访问）和冗余（提供更好的可用性）的方式存储大量数据。并且MapReduce允许您以分布式和并行的方式处理这些庞大的数据。但是MapReduce不仅仅局限于HDFS。HDFS作为FS,缺乏随机读/写能力。它有利于顺序数据访问。这就是HBase出现的地方。它是一个运行在Hadoop集群之上的NoSQL数据库，为您提供对数据的随机实时读/写访问。
您可以在Hadoop和HBase中存储结构化和非结构化数据。它们都为您提供了访问数据的多种机制，比如shell和其他API。而且，HBase以列的方式将数据存储为键/值对，而HDFS将数据存储为平面文件。这两个系统的一些显著特点是：
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引言 Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数
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1 两者分别是什么？ Apache Hive是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言，这种语言最终被转化为Map/Reduce. 虽然Hive提供了SQL查询功能，但是Hive不能够进行交互查询—因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop。 Apache HBase是一种Ke
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主要内容：1.二者区别,2.二者联系1.二者区别 hive: Hive：Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能。 Hive本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS和MapReduce，Hive中的表纯逻辑。hive需要用到hdfs存储文件，需要用到MapReduce计算框架。 hive可以认为是map-reduce的一个包装。hive的意义就是把好写的hi
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我们的Hadoop集群上的空间用完,该集群是以以下方式设置的： null 将系统分区作为HDFS数据目录添加到DataNode配置是否安全？ 恐怕Hadoop会填满分区，使系统无法使用。 最好的方法可能是设置、分离lvm卷或重新分区磁盘。但我会避免走这条路。
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一、Storm集成HDFS 1.1 项目结构 本用例源码下载地址：storm-hdfs-integration 1.2 项目主要依赖 项目主要依赖如下，有两个地方需要注意： 这里由于我服务器上安装的是 CDH 版本的 Hadoop，在导入依赖时引入的也是 CDH 版本的依赖，需要使用 <repository> 标签指定 CDH 的仓库地址； hadoop-common、hadoop-client、
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下表说明了Cassandra和HBase之间的主要区别： HBase Cassandra HBase是基于Bigtable(Google) Cassandra基于DynamoDB(亚马逊)。 它最初是由前亚马逊工程师在Facebook开发的。 这是Cassandra支持多数据中心的原因之一。 HBase使用Hadoop基础架构(Zookeeper，NameNode，HDFS)。 部署Hadoop的