引言查询分析是大数据要解决的核心问题之一，而SQL作为查询分析中使用最简单、最广泛的的语言之一，必然而然的催生了许多支持在Hadoop上使用SQL的系统，这就是所谓的SQL-on-Hadoop系统，其中大众熟知的Hive就是最早的SQL-on-Hadoop系统。经过若干年的发展，SQL-on-Hadoop系统已经百花齐放，按照架构划分这些系统大致可以分为以下几类：MapReduce架构系统：如Hi
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2024-09-04 21:48:45
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HBase和Hive的异同之处?共同点：HBase与Hive都是架构在Hadoop之上，底层存储都是使用HDFS区别： 1). 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。高延迟、结构化和面向分析的，hbase是低延迟、非结构化和面向编程逻辑表，它本身不存储和计算数据，它完全依赖于HDFS
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2023-06-29 16:02:58
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Hbase:Hbase是Hadoop的数据库，是bigtable的实现，基于HDFSHDFS：文件系统，是gfs的实现Hive,Hbase,HDFS等之间的关系Hive：Hive不支持更改数据的操作，Hive基于数据仓库，提供静态数据的动态查询。其使用类SQL语言，底层经过编译转为MapReduce程序，在Hadoop上运行，数据存储在HDFS上。HDFS:HDFS是GFS的一种实现，他的完整名字
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2023-05-29 15:59:54
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【FastDFS】FastDFS简介以及基本使用1. 分布式文件系统简介2. FastDFS简介3. FastDFS架构4. 上传与下载流程5. Java客户端 1. 分布式文件系统简介分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连。通俗来讲：传统文件系统管理的文件就存储在本机。分布式文件系统
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2024-04-30 16:46:46
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对于刚接触大数据的用户来说，要想区分Hive与HBase是有一定难度的。本文将尝试从其各自的定义、特点、限制、应用场景等角度来进行分析，以作抛砖引玉之用。 Hive是什么？Apache Hive是一个构建于Hadoop(分布式系统基础架构)顶层的数据仓库，注意这里不是数据库。Hive可以看作是用户编程接口，它本身不存储和计算数据；它依赖于HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapRe
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2023-07-14 11:36:17
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原文链接：https://blog.csdn.net/zbw1185/article/details/47975965简单来说，SQLITE功能简约，小型化，追求最大磁盘效率；MYSQL功能全面，综合化，追求最大并发效率。如果只是单机上用的，数据量不是很大，需要方便移植或者需要频繁读/写磁盘文件的话
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2019-10-17 16:41:00
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2、分布式文件系统：HDFS，GFS等：适合存储大文件。（HDFS对大文件做了优化，关注吞吐量，适合做批处理）MogileFS，FastDFS，OpenStack的Swift等。适合存储小文件淘宝的TFS。 注解1 -- 下面是转载来的HDFS和Swift的对比： 最近在Quora上有人提到一个问题，有关Hadoop分布式文件系统和OpenStack对象存储的不同。问题原文如下
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2024-04-08 22:46:56
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Ceph是一个能提供的文件存储,块存储和对象存储的分布式存储系统。它提供了一个可无限伸缩的Ceph存储集群。0.名词解释fs 通过Linux内核客户端和FUSE来提供文件系统。(文件存储)
rbd 通过 Linux内核客户端和QEMU/KVM驱动来提供一个分布式的块设备。(块存储)
radosgw 是一套基于当前流行的RESTFUL协议的网关，并且兼容S3和Swift。(对象存储)1.集群组件ep
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2024-04-16 14:16:05
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Hbase与HDFS对比总结一下：什么时候选用Hbase，什么场景使用HDFS进行存储？ 1. 对于经常需要修改原有的数据的场景使用Hbase进行存储； 2. 对于性能要求不高且只需要支持单条数据查询或者小批量数据进行查询，两者均可； 3. 对于需要经常进行全表扫描进行大批量的查询的选择HDFS； 最适合使用Hbase存储的数据是非常稀疏的数据（非结构化或者半结构化的数据）（空值不占存储
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2023-07-21 18:49:08
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分布式文件系统 (Distributed File System) 是一个软件/软件服务器； 这个软件可以用来管理文件； 但这个软件所管理的文件通常不是在一个服务器节点上，而是在多个服务器节点上，这些服务器节点通过网络相连构成一个庞大的文件存储服务器集群，这些服务器都用于存储文件资源，通过分布式文件系统来管理这些服务器上的文件； 常见的分布式文件系统有：FastDFS、GFS、HDFS、Lustr
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2024-03-29 13:20:09
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# HDFS与HBase的区别与联系
## 概述
在理解HDFS与HBase的区别与联系之前，我们首先需要了解它们各自的概念和作用。HDFS是Hadoop分布式文件系统，用于存储和处理大规模数据集。HBase是基于Hadoop的分布式非关系型数据库，提供高可靠性、高性能的数据存储和访问方式。
HDFS和HBase都是Hadoop生态系统中的重要组件，它们之间存在一些共同点和差异。本文将介绍HD
原创
2023-08-11 12:23:46
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HDFS 产生背景 随着数据量越来越大，在一个操作系统管辖的范围内存不下了，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件， 这就是分布式文件管理系统。HDFS 只是分布式文件管理系统中的一种。（FastDFS）HDFS 概念 HDFS，它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件；其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集
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2024-01-11 20:32:52
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Ceph与HDFS是两种常见的分布式存储系统，它们都具有高可扩展性和容错性的特点，然而两者在设计理念和实现细节上有很大的区别。
首先，Ceph是一个分布式存储系统，它采用了对象存储的方式来存储数据。Ceph集群由多个存储节点组成，每个节点上都安装有Ceph的存储服务，通过CRUSH算法来实现数据的分布和冗余备份。而HDFS是Apache Hadoop生态系统中的一部分，它是一个基于文件系统的分布
原创
2024-03-05 11:56:27
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FastDFS介绍FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统，它对文件进行管理，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问（文件上传、文件下载）等，解决了大容量存储和负载均衡的问题。特别适合以文件为载体的在线服务，如相册网站、视频网站等等。在平时的学习和项目中，博主使用的是阿里云的OSS对象存储服务，毕竟是阿里云旗下的产品，有很全的API供你学习使用。当然，它是付费产品。其实就几顿外卖的钱就能包年
# HBase与HDFS的区别
## 引言
随着大数据时代的到来，存储和处理海量数据成为了一个重要的问题。HBase和HDFS是两个在大数据领域广泛应用的存储系统，本文将介绍它们的区别和特点，并通过代码示例进行说明。
## HDFS 简介
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Apache Hadoop生态系统的核心组成部分之一。它是一个分布式文件系统，
原创
2023-08-27 05:43:48
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hive不支持更改数据操作，Hive基于数据仓库，提供静态数据的动态查询。使用HQL类SQL语言，底层经过编译转为MapReduce程序，在Hadoop上运行，数据存储在HDFS上。bin/hadoop dfs -lsr /user/hive 查看HDFS上存储的HIVE表HDFS是GFS的一种实现，是分布式文件系统，类似于FAT32，NTFS，是一种文件格式。Hive与Hbase的数据一般存储
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2023-06-12 19:51:03
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答：HDFS是Hadoop分布式文件系统，它和对象存储都可以实现非结构化数据的存储，也都具有冗余保护机制。也都具有分布式架构。但是还是有一些区别的。1、对象存储可以具有多租户的架构，而HDFS没有多租户架构这个概念。2、HDFS主节点不可靠。HDFS使用了中央系统来维护文件元数据(Namenode，名称节点)。HDFS具有一个主节点和一系列从节点。从节点处理数据并将结果发送给主节点。主节点还需要维
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2023-09-20 07:02:00
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GFS：Google File System
HDFS：Hadoop Distribute File System
首先，有一点要确认的是，作为GFS的一个最重要的实现，HDFS设计目标和GFS是高度一致的。在架构、块大小、元数据等的实现上，HDFS与GFS大致一致。但是，在某些地方，HDFS与GFS又有些不同。如：
1、 快照（Snapshot）：
GFS中的快照功能是非常强大的，
1. Hadoop概述Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台。以Hadoop分布式文件系统（HDFS，Hadoop Distributed Filesystem）和MapReduce（Google MapReduce的开源实现）为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。HDFS的高容错性、高伸缩性等优点允许用户将Hadoop部署在低廉的硬件上，形成
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2024-05-29 07:25:50
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在前面的博文中我主要从客户端的角度讲述了HDFS文件写操作的工作流程，但是关于客户端是如何把数据块传送到数据节点，同时数据节点又是如何来接受来自客户端的数据块呢？这就是本文将要讨论的。上一次在DataStreamer线程，那么现在我们就来具体的看看客户端是如何传输数据的。先来看看底层文件写入流DFSOutputSream的核心代码：/**
* @param b 要写入
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2024-05-11 13:28:34
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