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Hadoop不是數(shù)據(jù)庫，它是大數(shù)據(jù)處理平臺
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隨著數(shù)碼化時代的到來，數(shù)據(jù)量的爆炸式增長，大數(shù)據(jù)應運而生。大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，不僅僅是數(shù)據(jù)量的增長，而是數(shù)據(jù)的多樣化、復雜化、高速化和價值化。在這樣的背景下，如何對這些海量數(shù)據(jù)進行有效處理、存儲、分析和挖掘，是大數(shù)據(jù)時代擺在我們面前的巨大挑戰(zhàn)。而Hadoop就是一個解決這個問題的解決方案。然而，有些人卻將Hadoop誤認為是一種數(shù)據(jù)庫，實際上Hadoop是一個大數(shù)據(jù)處理平臺，下面具體分析。
Hadoop的出現(xiàn)是為了應對大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲和處理的需求。傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫雖然也能存儲海量數(shù)據(jù)，但面對多維度、高并發(fā)的查詢和分析，已經(jīng)無法承受如此大的數(shù)據(jù)壓力。而Hadoop正好可以處理這種情況。Hadoop的分布式存儲和計算系統(tǒng)，使得大數(shù)據(jù)可以分散存儲在多個節(jié)點上，再通過MapReduce算法進行數(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。
Hadoop在存儲和處理數(shù)據(jù)方面與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫也有所不同。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫將數(shù)據(jù)存儲在結構化表格中，而Hadoop將數(shù)據(jù)存儲在HDFS（Hadoop分布式文件系統(tǒng)）中。HDFS具有高容錯性和高可伸縮性，可以存儲超過PB級別的數(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，可以進行并行化處理，處理速度比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫快很多。
再次，Hadoop不是數(shù)據(jù)庫，因為它不滿足傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的ACID（原子性、一致性、隔離性和持久性）特性。ACID是數(shù)據(jù)庫的重要特性，可以保證數(shù)據(jù)的一致性和可靠性。然而，由于Hadoop的分布式架構和MapReduce處理方式，不適合所有類型的數(shù)據(jù)，也無法保證數(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。
Hadoop是一個大數(shù)據(jù)處理平臺，可以與關系型數(shù)據(jù)庫結合使用，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)的存儲和處理工具，而將MySQL等關系型數(shù)據(jù)庫用作元數(shù)據(jù)存儲和部分結構化數(shù)據(jù)的存儲。兩者結合起來，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，而是一個大數(shù)據(jù)處理平臺。它在存儲和處理數(shù)據(jù)方面與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫有所不同，但沒有取代傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的能力。因此，在使用Hadoop時，我們應該清楚其作用和限制，并根據(jù)實際情況選擇合適的數(shù)據(jù)處理工具。
相關問題拓展閱讀：
- hbase與hadoop關系
- 數(shù)據(jù)庫與hadoop與分布式文件系統(tǒng)的區(qū)別和聯(lián)系
hbase與hadoop關系
Hbase，其實是Hadoop Database的簡稱，本質上來說就是Hadoop系統(tǒng)的數(shù)肆純據(jù)庫，為Hadoop框架當中的結構化數(shù)據(jù)提游雹虧供存儲服務，神神是面向列的分布式數(shù)據(jù)庫。
數(shù)據(jù)庫與hadoop與分布式文件系統(tǒng)的區(qū)別和聯(lián)系
數(shù)據(jù)庫與hadoop與分布式文件系統(tǒng)的區(qū)別和聯(lián)系
1. 用向外擴展代替向上擴展
擴展商用關系型數(shù)據(jù)庫的代價是非常昂貴的。它們的設計更容易向上擴展。要運行一個更大
的數(shù)據(jù)庫，就需要買一個更大的機器。事實上，往往會看到服務器廠商在市場上將其昂貴的高端機
標稱為“數(shù)據(jù)庫級的服務器”。不過有時可能需要處理更大的數(shù)據(jù)集，卻找不到一個足夠大的機器。
更重要的是，高端的機器對于許多應用并不經(jīng)濟。例如，性能4倍于標準PC的機器，其成本將大大
超過將同樣的4臺PC放在一個集群中。Hadoop的設計就是為了能夠在商用PC集群上實現(xiàn)向外擴展
的架構。添加更多的資源，對于Hadoop集群就是增加更多的機器。一個Hadoop集群的標配是十至
數(shù)百臺計算機。事實上，如果不是為了開發(fā)目的，沒有理由在單個服務器上運行Hadoop。
2. 用鍵/值對代替關系表
關系數(shù)據(jù)庫的一個基本原則是讓數(shù)據(jù)按某種模式存放在具有關系型數(shù)據(jù)結構的表中。雖然關
系模型具有大量形式化的屬性，但是許多當前的應用所處理的數(shù)據(jù)類型并不能很好地適合這個模
型。文本、圖片和XML文件是最典型的例子。此外，大型數(shù)據(jù)集往往是非結構化或半結構化的。
Hadoop使用鍵/值對作為基本數(shù)據(jù)單元，可足夠靈活地處理較少結構化的數(shù)據(jù)類型。在hadoop中，
數(shù)據(jù)的來源可以有任何形式，但最終會轉化為鍵/值對以供處理。
3. 用函數(shù)式編程（MapReduce）代替聲明式查詢（SQL ）
SQL 從根本上說是一個高級聲明式語言。查詢數(shù)據(jù)的手段是，聲明想要的查詢結果并讓數(shù)據(jù)庫引擎
判定如何獲取數(shù)據(jù)。在MapReduce中，實際的數(shù)據(jù)處理步驟是由你指定的，它很類似于SQL
引擎的一個執(zhí)行計劃。SQL 使用查詢語句，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，你可以建立復雜的數(shù)據(jù)統(tǒng)計模型，或者改變
圖像數(shù)據(jù)的格式。而SQL 就不能很好地適應這些任務。
4.
分布式文件系統(tǒng)（dfs）和分布式數(shù)據(jù)庫都支持存入，取出和刪除。但是分布式文件系統(tǒng)比較暴力，
可以當做key/value的存取。分布式數(shù)據(jù)庫涉及精煉的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的分布式關系型數(shù)據(jù)庫會定義數(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
實現(xiàn)的分布式文件系統(tǒng)，在此也可以說分布式數(shù)據(jù)庫以分布式文件系統(tǒng)做備碧乎基礎存儲。
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)中有多臺服務器，并且共享文件夾也分布在不同的服務器上，這就不慧運利于管理員的管理和用戶的訪問。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器上的共享文件夾組織在一起，構建成一個目錄樹。這在用戶看來，所有共享文件僅存儲在一個地點，只需訪問一個共享的DFS根目錄，就能夠訪問分布在網(wǎng)絡上的文件或文件夾，而不必知道這些文件的實際物理位置。
ftp server和分布式文件系統(tǒng)的區(qū)別
換個思路，使用mount –bind把目錄加載過來就可以了 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)庫有什么不同
分布式文件系統(tǒng)（dfs）和分布式數(shù)據(jù)庫都支持存入，取出和刪除。但是分布式文件系統(tǒng)比較暴力，可以當做key/value的存取。分布式數(shù)據(jù)庫涉及精煉的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的分布式關系型數(shù)據(jù)庫會定義數(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)部實現(xiàn)的分布式文件系統(tǒng)，在此也可以說分布式數(shù)據(jù)庫以分布式文件系統(tǒng)做基礎存儲。
hadoop是分布式文件系統(tǒng)嗎
是的
Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)是一種被設計成適合運行在通用硬件上的分布式文件系統(tǒng)。HDFS是一個高度容錯性的系統(tǒng)，適合部署在廉價的機器上。它能提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問，非常適合大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的應用。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)
多臺計算機聯(lián)網(wǎng)協(xié)同工作(有時也稱為一個集群)就像單臺系統(tǒng)一樣解決某種問題，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)的一個子集，它們解決的問題就是數(shù)據(jù)存儲。換句話說，它們是橫跨在多臺計算機上的存儲系統(tǒng)。存儲在分布式文件系統(tǒng)上的數(shù)據(jù)自動分布在不同的節(jié)點上。
分布式文件系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)時代有著廣泛的應用前景，它們?yōu)榇鎯吞幚韥碜跃W(wǎng)絡和其它地方的超大規(guī)模數(shù)據(jù)提供所需的擴展能力。
2.分離元數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)：NameNode和DataNode
存儲到文件系統(tǒng)中的每個文件都有相關聯(lián)的元數(shù)據(jù)。元數(shù)據(jù)包括了文件名、i節(jié)點(inode)數(shù)、數(shù)據(jù)塊位置等，而數(shù)據(jù)則是文件的實際內(nèi)容。
在傳統(tǒng)的文件系統(tǒng)里，因為文件系統(tǒng)不會跨越多臺機器，元數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)存儲在同一臺機器上。
為了構建一個分布式文件系統(tǒng)，讓客戶端在這種系統(tǒng)中使用簡單，并且不需要知道其他客戶端的活動，那么元數(shù)據(jù)需要在客戶端以外維護。HDFS的設計理念是拿出一臺或多臺機器來保存元數(shù)據(jù)，并讓剩下的機器來保存文件的內(nèi)容。
NameNode和DataNode是HDFS的兩個主要組件。其中，元數(shù)據(jù)存儲在NameNode上，而數(shù)據(jù)存儲在DataNode的集群上。NameNode不僅要管理存儲在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)點是集群的一部分，某個文件有幾份副本等。它還要決定當集群的節(jié)點宕機或者數(shù)據(jù)副本丟失的時候系統(tǒng)需要做什么。
存儲在HDFS上的每份數(shù)據(jù)片有多份副本(replica)保存在不同的服務器上。在本質上，NameNode是HDFS的Master(主服務器)，DataNode是Slave(從服務器)。
文件系統(tǒng)與數(shù)據(jù)庫系統(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)長期保存在外存上，數(shù)
據(jù)庫系統(tǒng)用數(shù)據(jù)庫統(tǒng)一存儲數(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)中的存取方法對數(shù)據(jù)進行管理，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)用
DBMS
統(tǒng)一管理和控
制數(shù)據(jù)。
(4)
文件系統(tǒng)實現(xiàn)以文件為單位的數(shù)據(jù)共享，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)實
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。
(2)
均由數(shù)據(jù)管理軟
件管理數(shù)據(jù)，程序與數(shù)據(jù)之間用存取方法進行轉換。
(3)
數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)
是在文件系統(tǒng)的基礎上發(fā)展而來的。
數(shù)據(jù)庫系統(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)庫系統(tǒng)之間的區(qū)別：
（1） 文件系統(tǒng)用文件將數(shù)據(jù)長期保存在外存上，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)用數(shù)據(jù)庫統(tǒng)一存儲數(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)中的存取方法對數(shù)據(jù)進行管理，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)用DBMS統(tǒng)一管理和控制數(shù)據(jù)；
（4） 文件系統(tǒng)實現(xiàn)以文件為單位的數(shù)據(jù)共享，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)實現(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)庫系統(tǒng)之間的聯(lián)系：
（1） 均為數(shù)據(jù)組織的管理技術；
（2） 均由數(shù)據(jù)管理軟件管理數(shù)據(jù)，程序與數(shù)據(jù)之間用存取方法進行轉換；
（3） 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是在文件系統(tǒng)的基礎上發(fā)展而來的。
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)管理的物理存儲資源不一定直接連接在本地節(jié)點上，而是通過計算機網(wǎng)絡與節(jié)點相連。
Hadoop是Apache軟件基金會所研發(fā)的開放源碼并行運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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新聞標題：hadoop不是數(shù)據(jù)庫，它是大數(shù)據(jù)處理平臺(hadoop是數(shù)據(jù)庫嗎)
轉載來源：http://m.5511xx.com/article/dhgdjod.html
