大数据平台解决方案,Hadoop + HDFS+Hive+Hbase大数据开发整体架构设计

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Hive:基于Hadoop的有有有有1个数据仓库工具,Hive构建在HDFS之上,它提供了一系列的工具,用来进行数据提取、转换、加载,这是一种都前要存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据机制都前要将形状化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类sql查询功能,都前要将sql得话转换为MapReduce/Tez任务进行运行。其优点是学习成本低,都前要通过类SQL得话快速实现简单的数据统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库离线的统计分析。

波若大数据平台Hadoop + HDFS+Hive+Hbase大数据开发工具剖析:

波若大数据平台,Hadoop分布式计算平台的分布式文件系统HDFS、MapReduce处里过程,以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase等核心技术的应用,实现对大规模海量数据的高效、便捷的数据计算、存储、分析等实用价值。

HDFS:分布式、深度图容错性文件系统,能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用,大规模的波若大数据平台(BR-odp)用户部署上2000台的HDFS集群。数据规模高达200PB以上

HBase:分布式的、面向列的开源数据库,HBase不同于一般的关系数据库,它是有有有有1个适合于非形状化数据存储的数据库。从前不同的是HBase基于列的而全是基于行的模式。HBase对上百亿条,上百万列的数据表并能提供实时的访问。

HDFS和MR一并组成Hadoop分布式系统体系形状的核心。HDFS在集群上实现了分布式文件系统,MR在集群上实现了分布式计算和任务处里。HDFS在MR任务处里过程中提供了文件操作和存储等支持,MR在HDFS的基础上实现了任务的下发、跟踪、执行等工作,并下发结果,二者相互作用,完成分布式集群的主要任务。