Apache Hadoop
Apache Hadoop 是一种开源框架，用于高效存储和处理从 GB 级到 PB 级的大型数据集。利用 Hadoop，您可以将多台计算机组成集群以便更快地并行分析海量数据集，而不是使用一台大型计算机来存储和处理数据。
HBase与Hadoop/HDF的区别HBase 和 Hadoop/HDFS 是可协同工作的不同类型的系统，主要区别如下：
1. **类型和用途**：
- **Hadoop/HDFS**：Hadoop是一个分布式系统基础架构，主要用于大规模数据存储和处理。它包括多个组件，其中HDFS（Hadoop Distributed File System）是它的文件系统部分，主要用于存储文件。
- **HBase**：HBase是建立在Hadoop生态系统之上的开源非关系型分布式数据库（NoSQL），它使用HDFS作为其存储层，主要用于实时随机访问大量结构化数据。
2. **数据模型**：
- **Hadoop/HDFS**：HDFS是一个适合于一次写入和多次读取的文件系统。它不支持快速单记录读写，主要优化用于批处理作业。
- **HBase**：HBase提供了类似于传统关系数据库的表格模型，其中数据以行的形式存储，支持实时数据的读写访问。
3. **数据访问**：
- **Hadoop/HDFS**：HDFS通过MapReduce等计算框架进行批量处理数据，不适合需要低延迟数据访问的应用。
- **HBase**：HBase支持在线、随机读/写访问，可以有效处理大量的小操作，适用于需要低延迟访问的应用场景。
4. **扩展性**：
- **Hadoop/HDFS**：HDFS可以水平扩展到数千节点中，支持极大规模的数据集。
- **HBase**：HBase也可以进行水平扩展，增加更多的节点来增强处理能力和存储能力，适合大规模的数据存储和处理。
5. **一致性模型**：
- **Hadoop/HDFS**：HDFS提供高吞吐量的数据访问并保证数据一致性。
- **HBase**：HBase提供严格的一致性保证在列族级别的原子性和隔离性。
综上所述，HBase是专为实时查询和处理优化，而Hadoop/HDFS更适合于大规模数据的存储和批量处理。两者虽然可以结合使用，但它们的设计初衷和优化方向不同。
前端 · 2月7日 12:04