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hbase hive hdfs
pig,
Hive
操作的是
HDFS
中的文件还是
Hbase
中的数据
答:
都可以,
hbase
也是建立在
hdfs
之上的,,
Hive
更适合于数据仓库的任务,Hive主要用于静态的结构以及需要经常分析的工作。Hive与SQL相似促使其成为Hadoop与其他BI工具结合的理想交集。Pig赋予开发人员在大数据集领域更多的灵活性,并允许开发简洁的脚本用于转换数据流以便嵌入到较大的 应用程序。Pig相比Hive相对轻...
哪个不是Hadoop 的核心组件
hbase
hive
zookeeper riak
答:
HDFS
(Hadoop distribute file system)——Hadoop生态系统的基础组件Hadoop分布式文件系统。它是其他一些工具的基础HDFS的机制是将大量数据分布到计算机集群上,数据一次写入,但可以多次读取用于分析。HDFS让Hadoop可以最大化利用磁盘。
HBase
—— 一个构建在HDFS之上的面向列的NoSql数据库,HBase用于对打量数据...
大数据核心技术有哪些
答:
HBase
,是一个分布式的、面向列的开源数据库,可以认为是
hdfs
的封装,本质是数据存储、NoSQL数据库。3、数据清洗:MapReduce作为Hadoop的查询引擎,用于大规模数据集的并行计算。4、数据查询分析:
Hive
的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序,可以将结构化的数据映射为一张数据库表,并提供HQL(HiveSQL)查询...
Hbase
与
HDFS
是什么关系?
答:
HDFS
是GFS的一种实现,他的完整名字是分布式文件系统,类似于FAT32,NTFS,是一种文件格式,是底层的,Hadoop HDFS为
HBase
提供了高可靠性的底层存储支持。HBase是Google Bigtable的开源实现,类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统,HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。
hbase
和
hive
的差别是什么,各自适用在什么场景中
答:
于
hive
主要针对的是OLAP应用,注意其底层不是
hbase
,而是
hdfs
分布式文件系统,重点是基于一个统一的查询分析层,支撑OLAP应用中的各 种关联,分组,聚合类SQL语句。hive一般只用于查询分析统计,而不能是常见的CUD操作,要知道
HIVE
是需要从已有的数据库或日志进行同步最终入 到hdfs文件系统中,当前要做到...
hbase
和
hive
的差别是什么,各自适用在什么场景中
答:
1.
Hive
中的表是纯逻辑表,就只是表的定义等,即表的元数据。Hive本身不存储数据,它完全依赖
HDFS
和MapReduce。这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能,并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。 而
HBase
表是物理表,适合存放非结构化的数据。2. Hive...
hbase
和
hive
的差别是什么,各自适用在什么场景中
答:
hbase
和
hive
的主要区别是:他们对于其内部的数据的存储和管理方式是不同的,hbase其主要特点是仿照bigtable的列势存储,对于大型的数据的存储,查询比传统数据库有巨大的优势,而hive其产生主要应对的数据仓库问题,其将存在在
hdfs
上的文件目录结构映射成表。主要关注的是对数据的统计等方面。适合的场景:...
Hbase
与
HDFS
是个什么关系
答:
他们的关系是:
hbase
是一个内存数据库,而
hdfs
是一个存储空间;是物品和房子的关系。hdfs只是一个存储空间,他的完整名字是分布式文件系统。从名字可知他的作用了。hbase是一个内存数据库,简单点说hbase把表啊什么的存在hdfs上。
Hbase
与
HDFS
的性质和属性。1、Hbase是Hadoop database,即Hadoop数据库。
hbase
和
hive
的差别是什么,各自适用在什么场景中
答:
6.
hbase
是物理表,不是逻辑表,提供一个超大的内存hash表,搜索引擎通过它来存储索引,方便查询操作。7.hbase是列存储。8.
hdfs
作为底层存储,hdfs是存放文件的系统,而
Hbase
负责组织文件。9.
hive
需要用到hdfs存储文件,需要用到MapReduce计算框架。
Hadoop如何处理?如何增强Hadoop 安全?
答:
Hadoop由许多元素构成,如下图图所示,包括
HBase
、
Hive
、Pig、Chukwa、Oozie和ZooKeeper等,但是其核心组件为
HDFS
和MapReduce。HDFS是Hadoop Distributed File System系统的缩写,是一个使用JAVA语言实现的、分布式的、可扩展的文件系统,它存储 Hadoop 集群中所有存储节点上的文件,由NameNode和DataNode两部分...
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