hadoop基于hive或者HBASE，hive是Hadoop基于的一个分布式

如何使用Hadoop进入大数据库时代

(1)Hadoop最底层是一个HDFS(Hadoop Distributed File System，分布式文件系统)，存储在HDFS中的文件先被分成块，然后再将这些块复制到多个主机中(DataNode，数据节点)。

Hadoop平台上的OLAP分析，同样存在这个问题，Facebook针对Hive开发的RCFile数据格式，就是采用了上述的一些优化技术，从而达到了较好的数据分析性能。如图2所示。

采用万兆以太网来部署Hadoop也是相当不错的选择。万兆以太网对Hadoop集群的作用 千兆以太网的性能是制约Hadoop系统整体性能的一个主要因素。

中国邮政大数据平台选用的底层产品全面支持Oracle数据表模型，支持大部分的Teradata模型。

因为MapReduce适合处理数 据很大且适合划分的数据，所以在处理这类数据时就可以用MapReduce做一些过滤，得到基本的向量矩阵，然后通过MPI进一步处理后返回结果，只有整 合技术才能更好地解决问题。

正确的使用索引后，SQL查询总是非快——PostgreSQL简单的查找索引，检索确 切的键值。而Hadoop是全表扫描的，它会把整个表进行重新排序。通过把数据表分片到多台计算机上后，重排序是很快的。

相关问答

Q1: Hadoop、Hbase、Hive版本兼容性

HBase与Hadoop密切相关，因为它需要Hadoop作为底层分布式文件系统。因此，HBase版本与Hadoop版本之间的兼容性是非常重要的。在使用HBase时，应该仔细检查所使用的Hadoop版本，以确保它与HBase版本兼容。

HBASE通过hive metastore与hive连接。所以存在兼容问题。去官网查吧 但是你这个情况貌似不是兼容问题。而是 网络问题。schema命名问题。

检查版本兼容性：确保您的HBase版本与您的Hadoop版本兼容。HBase和Hadoop之间的版本不兼容可能会导致各种问题，包括配置不起作用的情况。

Q2: hbase和hive的差别是什么,各自适用在什么场景中

1、而HBase表是物理表，适合存放非结构化的数据。 Hive是基于MapReduce来处理数据，而MapReduce处理数据是基于行的模式；HBase处理数据是基于列的而不是基于行的模式，适合海量数据的随机访问。

2、Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 。想象你在操作RMDB数据库，如果是全表扫描，就用Hive+Hadoop，如果是索引访问，就用HBase+Hadoop 。

3、Hive是基于HDFS的离线数据仓库，提供了SQL的支持，将SQL翻译成MapReduce执行。 而HBase是分布式K-V数据库，非常适合实时的大规模的K-V查询和修改需求。

4、HBase 非常适合实时查询大数据（例如 Facebook 曾经将其用于消息传递）。Hive 不能用于实时查询，因为速度很慢。HBase 主要用于将非结构化 Hadoop 数据作为一个湖来存储和处理。

5、应该是Hadoop在hbase和Hive中的作用吧。 hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用hadoop作为底层存储。而hbase是作为分布式数据库，而hive是作为分布式数据仓库。

6、hive和hbase区别？Hive的定位是数据仓库，虽然也有增删改查，但其删改查对应的是整张表而不是单行数据，查询的延迟较高。其本质是更加方便的使用mr的威力来进行离线分析的一个数据分析工具。

Q3: 有几点关于hadoop的hive数据仓库和hbase几点疑惑,希望有高手可以帮忙...

1、。Hive 的目标是做成数据仓库，所以它提供了SQL，提供了文件－表的映射关系，又由于Hive基于HDFS，所以不提供Update，因为HDFS本身就不支持。

2、：HBase的表是疏松的存储的，因此用户可以给行定义各种不同的列；而Hive表是稠密型，即定义多少列，每一行有存储固定列数的数据。

3、hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用hadoop作为底层存储 区别：Hive是建立在Hadoop之上为了减少MapReduce jobs编写工作的批处理系统，HBase是为了支持弥补Hadoop对实时操作的缺陷的项目 。

4、应该是Hadoop在hbase和Hive中的作用吧。 hbase与hive都是架构在hadoop之上的。都是用hadoop作为底层存储。而hbase是作为分布式数据库，而hive是作为分布式数据仓库。

5、当我们想整合hadoop，hbase，hive，zookeeper的时候，如果刚入门，可能认为这是比较简单的问题。但是当你自己真正想整合的时候，却会遇到很多的问题。

Q4: Hadoop到底是什么玩意

hadoop是分布式系统基础架构。hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。它可以使用户在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

hadoop是一款开源软件，主要用于分布式存储和计算，他由HDFS和MapReduce计算框架组成的，他们分别是Google的GFS和MapReduce的开源实现。由于hadoop的易用性和可扩展性，因此成为最近流行的海量数据处理框架。

Hadoop是一个用于运行应用程序在大型集群的廉价硬件设备上的框架。Hadoop为应用程序透明的提供了一组稳定/可靠的接口和数据运动。

Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。

Q5: 下列哪些是hadoop中的数据存储

1、以下选项中NameNode程序负责hdfs数据存储。根据查询相关信息显示，在Hadoop中，HDFS的数据存储是由NameNode程序负责的。NameNode程序是HDFS的主要组件之一，它管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问。

2、负责“hdfs”和“数据存储”的程序是HDFS。Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodityhardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。

3、JobClient会在用户端通过JobClient类将应用已经配置参数打包成jar文件存储到hdfs，并把路径提交到Jobtracker， 然后由JobTracker创建每一个Task(即MapTask和ReduceTask)并将它们分发到各个TaskTracker服务中去执行。

4、Hadoop三大核心组件分别是HDFS、MapReduce和YARN。HDFS是Hadoop生态系统中的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。HDFS将数据分布在多个节点上，支持数据冗余备份，确保数据的可靠性和高可用性。

5、传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。

6、hadoop是做什么的？既可以是Hadoop集群的一部分，也可以是一个独立的分布式文件系统，是开源免费的大数据处理文件存储系统。Hadoop实现了一个分布式文件系统（HadoopDistributedFileSystem），简称HDFS。

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