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

  • 时间:
  • 浏览:2
  • 来源:大发快三代理—大发大发彩票app

HDFS和MR同時 组成Hadoop分布式系统体系行态的核心。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理。HDFS在MR任务处理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分发、跟踪、执行等工作,并分发结果,二者相互作用,完成分布式集群的主要任务。

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处理过程,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。

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

Hive:基于Hadoop的另一个数据仓库工具,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,这是有四种 可不时要存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据机制可不时要将行态化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类sql查询功能,可不时要将sql说说转换为MapReduce/Tez任务进行运行。其优点是学习成本低,可不时要通过类SQL说说快速实现简单的数据统计,不须开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库离线的统计分析。

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,它是另一个适合于非行态化数据存储的数据库。另另一个不同的是HBase基于列的而都不 基于行的模式。HBase对上百亿条,上百万列的数据表才能提供实时的访问。

HDFS:分布式、强度容错性文件系统,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30台的HDFS集群。数据规模高达30PB以上