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用于分布式存储和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…
一般来说用hive作为海量结构化全量数据的存储、运算、挖掘、分析;hbase用来作为海量半结构化数据的存储、检索;这二者可以很好协同工作,hive上计算完的结果放在hbase中供检索,也可以将hbase里面的结构化数据和hive相结合,实现对hbase的sql操作等等。在大数据架构中,Hive和HBase是协作关系,数据流一般如下图:...
Hadoop是一个分布式计算框架，主要用于存储和处理大规模数据集。HBase是一个基于Hadoop的分布式NoSQL数据库，主要用于实时读写大规模结构化数据。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，主要用于将结构化数据映射到Hadoop集群上，以便进行查询和分析。具体而言，Hadoop是基础设施，它提供了可扩展的分布式存储和计算能力，通过...
HBase的构建是用于海量数据的查询,是一种NoSQL数据库,在存储结构的设计上便是优于查询。Hive用于设计数据仓库,使用类SQL的操作方式来存储结构化数据,主要目的是用于存储,以及离线的批量数据计算。Hive会将SQL翻译成对应的MR任务提交给Yarn进行计算。在实际的生产环境中,可以把HBase和Hive看作是协作关系。(参考知乎htt...
尽管HBase和Hive都运行在Hadoop之上，但它们的功能定位不同，因此可以独立安装。HBase主要用于实时数据访问，而Hive则更适合批量数据处理和分析。由于HBase和Hive在架构和用途上的差异，它们在实际应用中并不会产生重复信息，从而避免了资源浪费的问题。这种设计确保了数据处理的高效性和灵活性，满足了不同...
-- 利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统,利用Hadoop MapReduce或者hive来处理HBase中的海量数据,利用Zookeeper作为其分布式协同服务,zookeeper在hbase里面不止是用作高可用,hbase的信息还存放在zk里面,因此少了zk,hbase就无法运行。 -- 主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据 ...
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、...
Hadoop、Hive、HBase是大数据处理中关键的三大工具，它们由Apache开源社区维护，分别在大数据处理过程中发挥不同作用。Hadoop是一个分布式计算平台，主要解决海量数据存储和分析问题，包含HDFS和MapReduce两个核心模块。HDFS支持在大规模集群中存储海量数据，提供高可靠性和容错性；MapReduce则将任务分解为小任务...