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hadoop是數(shù)據(jù)庫,什么是hadoop?答案揭曉!

來源:整理 時間:2024-06-03 05:41:47 編輯:聰明地 手機版

hive為什么是hadoop數(shù)據(jù)倉庫?hadoop和mysql不一樣。嚴(yán)格來說,hadoop和mysql沒有任何關(guān)系,不同的是,hadoop是處理大量數(shù)據(jù)的分布式計算框架,而mysql是存儲數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫,ApacheHadoop:Hadoop是一個開源的分布式數(shù)據(jù)處理框架,可以用來存儲和處理大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

Hbase知識點總結(jié)

1、Hbase知識點總結(jié)?

hbase概念:非結(jié)構(gòu)化分布式面向列存儲非關(guān)系開源數(shù)據(jù)庫,根據(jù)Google三大論文之一bigtable的功能:為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)采集中多種數(shù)據(jù)類型帶來的挑戰(zhàn),尤其是大數(shù)據(jù)的應(yīng)用問題。能做的:存儲大量結(jié)果集數(shù)據(jù),低延遲隨機查詢。Sql:結(jié)構(gòu)化查詢語言nosql:非關(guān)系數(shù)據(jù)庫,列存儲和文檔存儲(低查詢延遲),

Hbase與HDFS是個什么關(guān)系

非關(guān)系數(shù)據(jù)庫列存儲(hbase)非關(guān)系數(shù)據(jù)庫文檔存儲(MongoDB)非關(guān)系數(shù)據(jù)庫內(nèi)存存儲(redis)非關(guān)系數(shù)據(jù)庫圖)hive模型(graph)hive和hbase有什么區(qū)別?Hive的定位是數(shù)據(jù)倉庫。雖然也有增刪查,但是它的刪除和查詢對應(yīng)的是整個表而不是單行數(shù)據(jù),查詢延遲高。其本質(zhì)是一個數(shù)據(jù)分析工具,更方便的利用mr的力量進行離線分析。

數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)有哪些

2、Hbase與HDFS是個什么關(guān)系

Hello,HDFS是文件格式,比如FAT32、NTFS,這是底層;HBase是一個數(shù)據(jù)庫,可以建立在HDFS上,也可以不建立,但是根據(jù)設(shè)計,建議運行在HDFS上。它們的關(guān)系是:hbase是內(nèi)存數(shù)據(jù)庫,hdfs是存儲空間;就是東西和房子的關(guān)系。Hdfs只是一個存儲空間,全稱是分布式文件系統(tǒng)。從名字就可以知道他的作用。

3、數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)有哪些

Microsoft Excel: Excel是一個應(yīng)用廣泛的電子表格軟件,可以用于數(shù)據(jù)錄入、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)可視化和基本的統(tǒng)計分析。Python:Python是一種流行的編程語言,擁有強大的數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計算庫,如NumPy、Pandas、Matplotlib和SciPy。R語言:R是一種專門用于統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)可視化的編程語言,廣泛應(yīng)用于學(xué)術(shù)界和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域。

PowerBI:PowerBI是微軟提供的商業(yè)智能工具,用于將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為交互式報告和儀表板,并與其他數(shù)據(jù)源集成。SQL數(shù)據(jù)庫:SQL數(shù)據(jù)庫(如MySQL、PostgreSQL、MicrosoftSQLServer等。)可以用來存儲和管理大量數(shù)據(jù),支持使用SQL語言進行數(shù)據(jù)查詢和分析。ApacheHadoop:Hadoop是一個開源的分布式數(shù)據(jù)處理框架,可以用來存儲和處理大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

4、hadoop和mysql區(qū)別

hadoop嚴(yán)格來說和mysql沒有任何關(guān)系。不同的是hadoop是分布式計算框架,用來處理大量數(shù)據(jù),而mysql是數(shù)據(jù)庫用來存儲數(shù)據(jù)的。但是一般來說,用hadoop的數(shù)據(jù)庫并不是mysql等傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,因為當(dāng)數(shù)據(jù)量非常大的時候,這些數(shù)據(jù)庫的處理速度會非常慢(即使是集群化的),會被hbase等非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫取代,在處理大量數(shù)據(jù)的過程中會相對穩(wěn)定。

5、數(shù)據(jù)庫與hadoop與分布式文件系統(tǒng)的區(qū)別和聯(lián)系

1。使用向外擴展而不是向上擴展來擴展商業(yè)關(guān)系數(shù)據(jù)庫是非常昂貴的。他們的設(shè)計更容易擴大規(guī)模。要運行更大的數(shù)據(jù)庫,你需要購買更大的機器。事實上,在市場上經(jīng)??梢钥吹椒?wù)器廠商將其價格昂貴的高端電腦稱為“數(shù)據(jù)庫級服務(wù)器”。但有時你可能需要處理更大的數(shù)據(jù)集,卻找不到足夠大的機器。更重要的是,高端機對于很多應(yīng)用來說并不經(jīng)濟。

Hadoop旨在能夠在商業(yè)PC集群上實現(xiàn)可擴展的架構(gòu)。添加更多資源意味著為Hadoop集群添加更多機器。Hadoop集群的標(biāo)準(zhǔn)是十到數(shù)百臺計算機。事實上,如果不是出于開發(fā)目的,沒有理由在單個服務(wù)器上運行Hadoop。2.用鍵/值對代替關(guān)系數(shù)據(jù)庫的一個基本原理是將數(shù)據(jù)以一定的模式存儲在具有關(guān)系數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的表中。

6、為什么說hive是hadoop數(shù)據(jù)倉庫,從方面理解

hive是一個基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具,可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射成一個數(shù)據(jù)庫表并提供簡單的sql查詢功能,可以將sql語句轉(zhuǎn)換成MapReduce任務(wù)運行。它的優(yōu)點是學(xué)習(xí)成本低,不需要開發(fā)專門的MapReduce應(yīng)用,通過類似SQL的語句就可以快速實現(xiàn)簡單的MapReduce統(tǒng)計,非常適合數(shù)據(jù)倉庫的統(tǒng)計分析。它提供了一系列可用于數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL)的工具,ETL是一種可以存儲、查詢和分析Hadoop中存儲的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機制。

(2).hive是基于hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具,可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射到一個表中,并提供類似SQL的查詢功能。(3).hive是建立在hadoop上的數(shù)據(jù)倉庫:HQL語句作為查詢接口,HDFS用于存儲,mapreduce用于計算。(4)的本質(zhì)。Hive是將HQL轉(zhuǎn)換成MapReduce的程序。(5)良好的靈活性和擴展性:支持UDF,自定義存儲格式。

7、如何使用Hadoop讀寫數(shù)據(jù)庫

在我們的一些應(yīng)用中,經(jīng)常不可避免的要與數(shù)據(jù)庫進行交互,但是在我們的hadoop中,有時需要與數(shù)據(jù)庫進行交互,比如數(shù)據(jù)分析的結(jié)果存儲在數(shù)據(jù)庫中,或者在HDFS上讀寫數(shù)據(jù)庫的信息,但是數(shù)據(jù)庫是由MapReduce直接操作的,這在真正的開發(fā)中還是不多見的。一般我們會用Sqoop來移入移出數(shù)據(jù),用Hive來分析數(shù)據(jù)集,在大多數(shù)情況下,直接使用Hadoop訪問關(guān)系數(shù)據(jù)庫可能會造成更大的數(shù)據(jù)訪問壓力,尤其是在數(shù)據(jù)庫或者單機的情況下,情況可能會更糟糕,在集群模式下壓力會相對小一些。

文章TAG:hadoopmysql分布式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化

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