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Hadoop不是數(shù)據(jù)庫(kù)，它是大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)
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隨著數(shù)碼化時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)量的爆炸式增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)應(yīng)運(yùn)而生。大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，不僅僅是數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)，而是數(shù)據(jù)的多樣化、復(fù)雜化、高速化和價(jià)值化。在這樣的背景下，如何對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效處理、存儲(chǔ)、分析和挖掘，是大數(shù)據(jù)時(shí)代擺在我們面前的巨大挑戰(zhàn)。而Hadoop就是一個(gè)解決這個(gè)問(wèn)題的解決方案。然而，有些人卻將Hadoop誤認(rèn)為是一種數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)際上Hadoop是一個(gè)大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，下面具體分析。
Hadoop的出現(xiàn)是為了應(yīng)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理的需求。傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)雖然也能存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)，但面對(duì)多維度、高并發(fā)的查詢和分析，已經(jīng)無(wú)法承受如此大的數(shù)據(jù)壓力。而Hadoop正好可以處理這種情況。Hadoop的分布式存儲(chǔ)和計(jì)算系統(tǒng)，使得大數(shù)據(jù)可以分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，再通過(guò)MapReduce算法進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理，從而保證了數(shù)據(jù)的高效處理和大規(guī)模存儲(chǔ)。
Hadoop在存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)方面與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)也有所不同。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在結(jié)構(gòu)化表格中，而Hadoop將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDFS（Hadoop分布式文件系統(tǒng)）中。HDFS具有高容錯(cuò)性和高可伸縮性，可以存儲(chǔ)超過(guò)PB級(jí)別的數(shù)據(jù)。此外，Hadoop的主要處理工具是MapReduce，它采用類似函數(shù)式編程的模式，靈活性更強(qiáng)，可以進(jìn)行并行化處理，處理速度比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)快很多。
再次，Hadoop不是數(shù)據(jù)庫(kù)，因?yàn)樗粷M足傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的ACID（原子性、一致性、隔離性和持久性）特性。ACID是數(shù)據(jù)庫(kù)的重要特性，可以保證數(shù)據(jù)的一致性和可靠性。然而，由于Hadoop的分布式架構(gòu)和MapReduce處理方式，不適合所有類型的數(shù)據(jù)，也無(wú)法保證數(shù)據(jù)的一致性和可靠性。因此，Hadoop不能替代傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)。
Hadoop是一個(gè)大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，可以與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)合使用，發(fā)揮出更好的效果。我們可以將Hadoop用作大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理工具，而將MySQL等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)用作元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和部分結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。兩者結(jié)合起來(lái)，可以更好地處理和分析大數(shù)據(jù)。
綜上所述，Hadoop不是數(shù)據(jù)庫(kù)，而是一個(gè)大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)。它在存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)方面與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)有所不同，但沒(méi)有取代傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的能力。因此，在使用Hadoop時(shí)，我們應(yīng)該清楚其作用和限制，并根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的數(shù)據(jù)處理工具。
相關(guān)問(wèn)題拓展閱讀：
- hbase與hadoop關(guān)系
- 數(shù)據(jù)庫(kù)與hadoop與分布式文件系統(tǒng)的區(qū)別和聯(lián)系
hbase與hadoop關(guān)系
Hbase，其實(shí)是Hadoop Database的簡(jiǎn)稱，本質(zhì)上來(lái)說(shuō)就是Hadoop系統(tǒng)的數(shù)肆純據(jù)庫(kù)，為Hadoop框架當(dāng)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提游雹虧供存儲(chǔ)服務(wù)，神神是面向列的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)。
數(shù)據(jù)庫(kù)與hadoop與分布式文件系統(tǒng)的區(qū)別和聯(lián)系
數(shù)據(jù)庫(kù)與hadoop與分布式文件系統(tǒng)的區(qū)別和聯(lián)系
1. 用向外擴(kuò)展代替向上擴(kuò)展
擴(kuò)展商用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的代價(jià)是非常昂貴的。它們的設(shè)計(jì)更容易向上擴(kuò)展。要運(yùn)行一個(gè)更大
的數(shù)據(jù)庫(kù)，就需要買一個(gè)更大的機(jī)器。事實(shí)上，往往會(huì)看到服務(wù)器廠商在市場(chǎng)上將其昂貴的高端機(jī)
標(biāo)稱為“數(shù)據(jù)庫(kù)級(jí)的服務(wù)器”。不過(guò)有時(shí)可能需要處理更大的數(shù)據(jù)集，卻找不到一個(gè)足夠大的機(jī)器。
更重要的是，高端的機(jī)器對(duì)于許多應(yīng)用并不經(jīng)濟(jì)。例如，性能4倍于標(biāo)準(zhǔn)PC的機(jī)器，其成本將大大
超過(guò)將同樣的4臺(tái)PC放在一個(gè)集群中。Hadoop的設(shè)計(jì)就是為了能夠在商用PC集群上實(shí)現(xiàn)向外擴(kuò)展
的架構(gòu)。添加更多的資源，對(duì)于Hadoop集群就是增加更多的機(jī)器。一個(gè)Hadoop集群的標(biāo)配是十至
數(shù)百臺(tái)計(jì)算機(jī)。事實(shí)上，如果不是為了開發(fā)目的，沒(méi)有理由在單個(gè)服務(wù)器上運(yùn)行Hadoop。
2. 用鍵/值對(duì)代替關(guān)系表
關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的一個(gè)基本原則是讓數(shù)據(jù)按某種模式存放在具有關(guān)系型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的表中。雖然關(guān)
系模型具有大量形式化的屬性，但是許多當(dāng)前的應(yīng)用所處理的數(shù)據(jù)類型并不能很好地適合這個(gè)模
型。文本、圖片和XML文件是最典型的例子。此外，大型數(shù)據(jù)集往往是非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的。
Hadoop使用鍵/值對(duì)作為基本數(shù)據(jù)單元，可足夠靈活地處理較少結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)類型。在hadoop中，
數(shù)據(jù)的來(lái)源可以有任何形式，但最終會(huì)轉(zhuǎn)化為鍵/值對(duì)以供處理。
3. 用函數(shù)式編程（MapReduce）代替聲明式查詢（SQL ）
SQL 從根本上說(shuō)是一個(gè)高級(jí)聲明式語(yǔ)言。查詢數(shù)據(jù)的手段是，聲明想要的查詢結(jié)果并讓數(shù)據(jù)庫(kù)引擎
判定如何獲取數(shù)據(jù)。在MapReduce中，實(shí)際的數(shù)據(jù)處理步驟是由你指定的，它很類似于SQL
引擎的一個(gè)執(zhí)行計(jì)劃。SQL 使用查詢語(yǔ)句，而MapReduce則使用腳本和代碼。利用MapReduce可
以用比SQL 查詢更為一般化的數(shù)據(jù)處理方式。例如，你可以建立復(fù)雜的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)模型，或者改變
圖像數(shù)據(jù)的格式。而SQL 就不能很好地適應(yīng)這些任務(wù)。
4.
分布式文件系統(tǒng)（dfs）和分布式數(shù)據(jù)庫(kù)都支持存入，取出和刪除。但是分布式文件系統(tǒng)比較暴力，
可以當(dāng)做key/value的存取。分布式數(shù)據(jù)庫(kù)涉及精煉的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)定義數(shù)據(jù)元
組的schema，存入取出刪除的粒度較小。
分布式文件系統(tǒng)現(xiàn)在比較出名的有GFS（未開源），HDFS（Hadoop distributed file system）。
分布式數(shù)據(jù)庫(kù)現(xiàn)在出名的有Hbase，oceanbase。其中Hbase是基于HDFS，而oceanbase是自己內(nèi)部
實(shí)現(xiàn)的分布式文件系統(tǒng)，在此也可以說(shuō)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)以分布式文件系統(tǒng)做備碧乎基礎(chǔ)存儲(chǔ)。
共享文件與分布式文件系統(tǒng)的區(qū)別
分布式文件系統(tǒng)(Distributed File System，DFS)
如果局域網(wǎng)中有多臺(tái)服務(wù)器，并且共享文件夾也分布在不同的服務(wù)器上，這就不慧運(yùn)利于管理員的管理和用戶的訪問(wèn)。而使用分布式文件系統(tǒng),系統(tǒng)管理員就可以把不同服務(wù)器上的共享文件夾組織在一起，構(gòu)建成一個(gè)目錄樹。這在用戶看來(lái)，所有共享文件僅存儲(chǔ)在一個(gè)地點(diǎn)，只需訪問(wèn)一個(gè)共享的DFS根目錄，就能夠訪問(wèn)分布在網(wǎng)絡(luò)上的文件或文件夾，而不必知道這些文件的實(shí)際物理位置。
ftp server和分布式文件系統(tǒng)的區(qū)別
換個(gè)思路，使用mount –bind把目錄加載過(guò)來(lái)就可以了 先將數(shù)據(jù)盤掛載 mount /dev/sdb1 /mnt/d 在ftp目錄下建一個(gè)文件夾data mount –bind /mnt/d data
FTP server和分布式文件系統(tǒng)的區(qū)別, 分布式文件系統(tǒng)和分布式數(shù)據(jù)庫(kù)有什么不同
分布式文件系統(tǒng)（dfs）和分布式數(shù)據(jù)庫(kù)都支持存入，取出和刪除。但是分布式文件系統(tǒng)比較暴力，可以當(dāng)做key/value的存取。分布式數(shù)據(jù)庫(kù)涉及精煉的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)定義數(shù)據(jù)元組的schema，存入取出刪除的粒度較小。
分布式文件系統(tǒng)現(xiàn)在比較出名的有GFS（未開源），HDFS（Hadoop distributed file system）。分布式數(shù)據(jù)庫(kù)現(xiàn)在出名的有Hbase，oceanbase。其中仿悉Hbase是基于HDFS，而oceanbase是自己內(nèi)部實(shí)現(xiàn)的分布式文件系統(tǒng)，在此也可以說(shuō)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)以分布式文件系統(tǒng)做基礎(chǔ)存儲(chǔ)。
hadoop是分布式文件系統(tǒng)嗎
是的
Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)是一種被設(shè)計(jì)成適合運(yùn)行在通用硬件上的分布式文件系統(tǒng)。HDFS是一個(gè)高度容錯(cuò)性的系統(tǒng)，適合部署在廉價(jià)的機(jī)器上。它能提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問(wèn)，非常適合大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的應(yīng)用。要理解HDFS的內(nèi)部工作原理，首先要理解什么是分布式文件系統(tǒng)。
1.分布式文件系統(tǒng)
多臺(tái)計(jì)算機(jī)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同工作(有時(shí)也稱為一個(gè)集群)就像單臺(tái)系統(tǒng)一樣解決某種問(wèn)題，這樣的系統(tǒng)我們稱之為分布式系統(tǒng)。
分布式文件系統(tǒng)是分布式系統(tǒng)的一個(gè)子集，它們解決的問(wèn)題就是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。換句話說(shuō)，它們是橫跨在多臺(tái)計(jì)算機(jī)上的存儲(chǔ)系統(tǒng)。存儲(chǔ)在分布式文件系統(tǒng)上的數(shù)據(jù)自動(dòng)分布在不同的節(jié)點(diǎn)上。
分布式文件系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)時(shí)代有著廣泛的應(yīng)用前景，它們?yōu)榇鎯?chǔ)和處理來(lái)自網(wǎng)絡(luò)和其它地方的超大規(guī)模數(shù)據(jù)提供所需的擴(kuò)展能力。
2.分離元數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)：NameNode和DataNode
存儲(chǔ)到文件系統(tǒng)中的每個(gè)文件都有相關(guān)聯(lián)的元數(shù)據(jù)。元數(shù)據(jù)包括了文件名、i節(jié)點(diǎn)(inode)數(shù)、數(shù)據(jù)塊位置等，而數(shù)據(jù)則是文件的實(shí)際內(nèi)容。
在傳統(tǒng)的文件系統(tǒng)里，因?yàn)槲募到y(tǒng)不會(huì)跨越多臺(tái)機(jī)器，元數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在同一臺(tái)機(jī)器上。
為了構(gòu)建一個(gè)分布式文件系統(tǒng)，讓客戶端在這種系統(tǒng)中使用簡(jiǎn)單，并且不需要知道其他客戶端的活動(dòng)，那么元數(shù)據(jù)需要在客戶端以外維護(hù)。HDFS的設(shè)計(jì)理念是拿出一臺(tái)或多臺(tái)機(jī)器來(lái)保存元數(shù)據(jù)，并讓剩下的機(jī)器來(lái)保存文件的內(nèi)容。
NameNode和DataNode是HDFS的兩個(gè)主要組件。其中，元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在NameNode上，而數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在DataNode的集群上。NameNode不僅要管理存儲(chǔ)在HDFS上內(nèi)容的元數(shù)據(jù)，而且要記錄一些事情，比如哪些節(jié)點(diǎn)是集群的一部分，某個(gè)文件有幾份副本等。它還要決定當(dāng)集群的節(jié)點(diǎn)宕機(jī)或者數(shù)據(jù)副本丟失的時(shí)候系統(tǒng)需要做什么。
存儲(chǔ)在HDFS上的每份數(shù)據(jù)片有多份副本(replica)保存在不同的服務(wù)器上。在本質(zhì)上，NameNode是HDFS的Master(主服務(wù)器)，DataNode是Slave(從服務(wù)器)。
文件系統(tǒng)與數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的區(qū)別和聯(lián)系
其區(qū)別在于：
(1)
文件系統(tǒng)用文件將數(shù)據(jù)長(zhǎng)期保存在外存上，數(shù)
據(jù)庫(kù)系統(tǒng)用數(shù)據(jù)庫(kù)統(tǒng)一存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。
(2)
文件系統(tǒng)中的程序和數(shù)據(jù)有一
定的聯(lián)系，數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中的程序和數(shù)據(jù)分離。
(3)
文件系統(tǒng)用操作系
統(tǒng)中的存取方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)用
DBMS
統(tǒng)一管理和控
制數(shù)據(jù)。
(4)
文件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)以文件為單位的數(shù)據(jù)共享，數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)實(shí)
現(xiàn)以記錄和字段為單位的數(shù)據(jù)共享。
其聯(lián)系在于：
(1)
均為數(shù)據(jù)組織的管理技術(shù)。
(2)
均由數(shù)據(jù)管理軟
件管理數(shù)據(jù)，程序與數(shù)據(jù)之間用存取方法進(jìn)行轉(zhuǎn)換。
(3)
數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)
是在文件系統(tǒng)的基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的。
數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)和文件系統(tǒng)的區(qū)別與聯(lián)系
文件系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)之間的區(qū)別：
（1） 文件系統(tǒng)用文件將數(shù)據(jù)長(zhǎng)期保存在外存上，數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)用數(shù)據(jù)庫(kù)統(tǒng)一存儲(chǔ)數(shù)據(jù)；
（2） 文件系統(tǒng)中的程序和數(shù)據(jù)有一定的聯(lián)系，數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中的程序和數(shù)據(jù)分離；
（3） 文件系統(tǒng)用操作系統(tǒng)中的存取方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)用DBMS統(tǒng)一管理和控制數(shù)據(jù)；
（4） 文件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)以文件為單位的數(shù)據(jù)共享，數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)以記錄和字段為單位的數(shù)據(jù)共享。
文件系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)之間的聯(lián)系：
（1） 均為數(shù)據(jù)組織的管理技術(shù)；
（2） 均由數(shù)據(jù)管理軟件管理數(shù)據(jù)，程序與數(shù)據(jù)之間用存取方法進(jìn)行轉(zhuǎn)換；
（3） 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)是在文件系統(tǒng)的基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的。
什么是Hadoop分布式文件系統(tǒng)
分布式文件系統(tǒng)（Distributed File System）是指文件系統(tǒng)管理的物理存儲(chǔ)資源不一定直接連接在本地節(jié)點(diǎn)上，而是通過(guò)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與節(jié)點(diǎn)相連。
Hadoop是Apache軟件基金會(huì)所研發(fā)的開放源碼并行運(yùn)算編程工具和分散式檔案系統(tǒng)，與MapReduce和Google檔案系統(tǒng)的概念類似。
HDFS（Hadoop 分布式文件系統(tǒng)）是其中的一部分。
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