hbasehdfs区别，hbase和hdfs存储目录怎么配置

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HBase和oracle,Hadoop的区别?

1、Hbase作为Hadoop下的一个子项目，目前发展比较强大，和传统的关系型数据库oracle来比，两者各有优缺点，我们先看一个简单的表格。

2、其实这两个东西不是同类 hadoop是一个分布式云处理架构，倾向于数据计算而oracle是一个关系型数据库，倾向于数据存储。要说比较可以比较hbase与oracle。

3、两者的关系如下：HBase是一种建立在Hadoop上的分布式NoSQL数据库，提供了面向列族的存储和高扩展性。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以用于存储和处理大规模数据集。

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。

具体来说，HBase使用HFile作为基本的数据存储格式，这与HDFS是类似的。但是，HBase不仅使用HDFS来存储数据，而且还通过与Hadoop生态系统中的其他组件（如MapReduce和Pig）集成，以支持高效的并行处理和分析数据的能力。

与HDFS不同的是，HBase是建立在HDFS之上的，它可以提供实时的、随机的、读写操作。同时，在数据访问上，HBase提供的是键值对访问模式，而不像HDFS是以文件为单位进行访问。

HBase是一个基于Apache Hadoop的面向列的NoSQL数据库，是Google BigTable的开源实现。它运行在HDFS之上，为Hadoop提供类似于BigTable规模的服务。

HBase系统架构如下所示，包括客户端、Zookeeper服务器、Master主服务器、Region服务器。一般而言，HBase会采用HDFS作为底层数据存储。

hbase的副本与hdfs的副本之间没有任何关系。hbase的副本是对历史数据的备份，是新旧数据，而非相同数据的copy；hdfs的副本是同一数据的copy。hbase的数据文件存放在hdfs上，但是在hdfs上具体如何存储对hbase是透明的。

1、大数据技术主要包括数据采集与预处理、数据存储和管理、数据处理与分析、数据结果呈现等几个层面的内容。数据采集与预处理在大数据生命周期当中，数据采集处于第一个环节。

2、大数据的三大技术支撑要素：分布式处理技术、云技术、存储技术。

3、大数据处理相关的技术一般包括大数据的采集、大数据的预处理、大数据村存储即管理、大数据分析、大数据可视化等等。大型数据处理简介大型数据是指庞大和复杂的数据。大型数据处理通常是收集和操纵数据项以产生有意义的信息。

4、大数据技术是干数据存储和管理、数据分析和挖掘、数据可视化、实时数据处理、数据安全和隐私保护的。

5、大数据分析是指通过收集、存储、处理和分析海量数据，从中发掘出有价值的信息和趋势，为决策提供支持和指导。

6、大数据通过采集、存储、处理、分析和共享等一系列技术手段来处理。采集：大数据的来源多种多样，包括社交媒体、传感器、日志文件、事务数据等。首先，要对这些数据进行有效的采集，确保数据的完整性和准确性。

1、HDFS 最早是根据 GFS（Google File System）的论文概念模型来设计实现的，但是也有一些区别。

2、在数据一致性方面，GFS在理论上相对HDFS更加完善。a)GFS提供了一个相对宽松的一致性模型。GFS同时支持写和记录追加作。写作使得我们可以随机写文件。记录追加作使得并行作更加安全可靠。b)HDFS对于写作的数据流和GFS的功能一样。

3、nfs hdfs gfs tfs的各项区别：nfs通过rpcbind这个服务去跟客户端通信的。

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