比較hadoop中的數(shù)據(jù)庫(kù)hbase與傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù) 1的區(qū)別。hadoop是一個(gè)分布式平臺(tái)，計(jì)算和存儲(chǔ)由hadoop自動(dòng)調(diào)整并分配給連接的計(jì)算機(jī)單元，2.hbase是kV數(shù)據(jù)庫(kù)3，HBase hadoop在/上實(shí)現(xiàn)。不一定要和mysql匹配，hadoop和傳統(tǒng)的關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫(kù)(比如oracle1，hadoop是輕量級(jí)產(chǎn)品，而且是開源的，沒有dpf那么復(fù)雜，買商業(yè)軟件搭建DPF環(huán)境要花很大力氣。
1和hadoop都是輕量級(jí)產(chǎn)品，開源，沒有dpf復(fù)雜。建立一個(gè)DPF環(huán)境需要很大的努力。hadoop可以處理半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。但是hadoop要寫mapreduce函數(shù)，這就遠(yuǎn)不如SQL方便靈活了。2.hadoop是一個(gè)輕量級(jí)的產(chǎn)品，并且是開源的。它不像dpf那樣復(fù)雜，而且需要花費(fèi)大量的精力來構(gòu)建一個(gè)DPF環(huán)境。
在我們的一些應(yīng)用中，經(jīng)常不可避免地要與數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行交互，而在我們的hadoop中，有時(shí)需要與數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行交互，比如數(shù)據(jù)分析的結(jié)果存儲(chǔ)在中。從數(shù)據(jù)庫(kù)讀取的信息寫在HDFS上，但是直接使用MapReduce操作數(shù)據(jù)庫(kù)這種情況在實(shí)際開發(fā)中還是比較少見的。一般我們會(huì)用Sqoop來移入移出數(shù)據(jù)，用Hive來分析數(shù)據(jù)集，大多數(shù)情況下直接用Hadoop來訪問關(guān)系-1?？赡軙?huì)有更大的數(shù)據(jù)訪問壓力，尤其是在數(shù)據(jù)庫(kù)或單機(jī)的情況下，情況可能會(huì)更糟糕，在集群模式下壓力會(huì)相對(duì)小一些。
Impala的SQL解析和執(zhí)行計(jì)劃生成部分由impalafrontend(Java)實(shí)現(xiàn)，監(jiān)聽端口為21000。用戶通過蜂蠟接口BeeswaxService.query()提交請(qǐng)求，impalad端的處理邏輯由Voidimpalaser:: query(查詢句柄
