每个HRegionServer中都会有一个HLog对象，HLog是一个实现Write Ahead Log的类，每次用户操作写入MemStore的同时，也会写一份数据到HLog文件，HLog文件定期会滚动出新，并删除旧的文件(已持久化到StoreFile中的数据)。当HRegionServer意外终止后，HMaster会通过Zookeeper感知，HMaster首先处理遗留的HLog文件，将不同regio...
HRegionServer负责管理本地的HRegion、管理数据以及和hdfs交互。 Zookeeper负责集群的协调(如HMaster主从的failover)以及集群状态信息的存储 客户端传输数据直接和HRegionServer通信 hive的部署 从http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hive下载安装包,我下的是http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hive/stable-2/apache-h...
机器学习、数据挖掘等各种大数据处理都离不开各种开源分布式系统,hadoop用户分布式存储和map-reduce计算,spark用于分布式机器学习,hive是分布式数据库,hbase是分布式kv系统,看似互不相关的他们却都是基于相同的hdfs存储和yarn资源管理, hadoop、spark、Hbase、Hive、hdfs简介 Hbase:是一个nosql数据库,和mongodb类似 hdfs:...
即:海量分布式存储分析框架、搜索引擎是spark,操作语言是Spark SQL ,比hadoop的mapreduce更快,效率更高;目前华为云采用的就是spark框架;他的分布式文件管理系统obs是基于hdfs封装优化的; 回到顶部(go to top) 什么是hbase? Hbase基于hdfs的非关系型数据库; 是一种Key/Value系统,它运行在HDFS之上 HBase – Hadoop...
组件间的区别主要表现在设计目标、应用场景与处理方式等方面。HDFS与HBase专为数据存储与管理而设计，基本上在大数据存储领域占据主导地位。MapReduce、Spark与Flink则聚焦于数据处理与分析，Flink尤其适用于实时处理场景，目前已成为主流选择，同时兼容YARN架构，融入Hadoop生态。Hive提供数据仓库功能与SQL查询接口...
联系: Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置,Hbase主要解决实时数据查询问题,Hive主要解决数据处理和计算问题,一般是配合使用。 在大数据架构中,Hive和***是协作关系,数据流一般如下图: 通过ETL工具将数据源抽取到HDFS存储; 通过Hive清洗、处理和计算原始数据; ...
在Hadoop生态系统中,HDFS、HBase、MapReduce、Spark、Flink和Hive都是关键组件,它们各自有着不同的功能和应用场景,同时也存在一定的联系。 HDFS(Hadoop Distributed File System):这是Hadoop的分布式文件系统,用于存储大规模数据。它具有高容错性,并且设计用来部署在低廉的硬件上。HDFS为上层的数据处理框架(如MapReduce、...
Hive与HBase的区别与联系 区别: 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。
Spark和hive结合的比较好,spark和Flink都是分布式流数据流引擎,能对集群资源进行分配使用,确保大计算快速准确完成 六.Hbase HBase 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用 HBASE 技术可在廉价 PC Server 上搭建起大规模结构化存储集群. ...