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解释说明
1. hadoop
2. hive
3. hbase
总结 一图胜万言#xff01;#xff01; 解释说明
1. hadoop 它是一个分布式计算分布式文件系统#xff0c;前者其实就是 MapReduce#xff0c;后者是 HDFS 。后者可以独立运行…目录 一图胜万言
解释说明
1. hadoop
2. hive
3. hbase
总结 一图胜万言 解释说明
1. hadoop 它是一个分布式计算分布式文件系统前者其实就是 MapReduce后者是 HDFS 。后者可以独立运行前者可以选择性使用也可以不使用
2. hive 通俗的说是一个数据仓库仓库中的数据是被hdfs管理的数据文件它支持类似sql语句的功能你可以通过该语句完成分布式环境下的计算功能hive会把语句转换成MapReduce然后交给hadoop执行。这里的计算仅限于查找和分析而不是更新、增加和删除。 它的优势是对历史数据进行处理用时下流行的说法是离线计算因为它的底层是MapReduceMapReduce在实时计算上性能很差。它的做法是把数据文件加载进来作为一个hive表或者外部表让你觉得你的sql操作的是传统的表。
3. hbase 通俗的说hbase的作用类似于数据库传统数据库管理的是集中的本地数据文件而hbase基于hdfs实现对分布式数据文件的管理比如增删改查。也就是说hbase只是利用hadoop的hdfs帮助其管理数据的持久化文件HFile它跟MapReduce没任何关系。hbase的优势在于实时计算所有实时数据都直接存入hbase中客户端通过API直接访问hbase实现实时计算。由于它使用的是nosql或者说是列式结构从而提高了查找性能使其能运用于大数据场景这是它跟MapReduce的区别。
总结
hadoop是hive和hbase的基础hive依赖hadoop而hbase仅依赖hadoop的hdfs模块。 hive适用于离线数据的分析操作的是通用格式的如通用的日志文件、被hadoop管理的数据文件它支持类sql比编写MapReduce的java代码来的更加方便它的定位是数据仓库存储和分析历史数据。 hbase适用于实时计算采用列式结构的nosql操作的是自己生成的特殊格式的HFile、被hadoop管理的数据文件它的定位是数据库或者叫DBMS。 hive可以直接操作hdfs中的文件作为它的表的数据也可以使用hbase数据库作为它的表。 文字来源 大数据之hadoop / hive / hbase 的区别是什么有什么应用场景 - 知乎 (zhihu.com)
图片为自画。
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