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2.HDFS是否属于NoSQL数据库请分析一下HDFS作为数据库的不足之处(hdfs是一个)

发布时间:4 周 前 栏目:软件开发 浏览:

1、2.HDFS是否属于NoSQL数据库请分析一下HDFS作为数据库的不足之处

HDFS(Hadoop Distributed File System)不被归类为NoSQL数据库,因为它是分布式文件系统而不是数据库。HDFS是Apache Hadoop生态系统的一部分,旨在存储和处理大规模数据集。

尽管HDFS非常适合用于存储和处理大规模的结构化和非结构化数据,但作为数据库,它存在以下一些不足之处:

1. 缺乏事务支持:HDFS不支持事务,这意味着无法保证数据的一致性和完整性。如果需要强一致性和事务支持的数据库操作,HDFS并不是一个理想的选择。

2. 有限的查询能力:HDFS的设计目的是高吞吐量的批量处理,而不是实时交互式查询。虽然Hadoop生态系统提供了一些查询工具(如Hive、Pig等),但相对于传统的关系型数据库,HDFS的查询能力仍然有限。

3. 无结构化数据管理:HDFS主要用于存储和处理大规模的非结构化数据(如日志文件、图像、视频等),而对于结构化数据的管理相对较弱。与传统的关系型数据库相比,HDFS缺乏对表关系、查询优化和数据约束的内建支持。

4. 难以更新和删除数据:HDFS的设计重点是数据追加和批量处理,而不是频繁的数据更新和删除。在HDFS上更新和删除数据可能需要执行较为复杂的操作,且性能可能受到影响。

5. 数据一致性的挑战:由于HDFS是分布式的,数据的一致性可能面临挑战。在复制模式下,HDFS会将数据复制到多个节点上,但由于数据复制的异步性质,数据的读取一致性可能受到影响。

综上所述,尽管HDFS具有存储和处理大规模数据的优势,但作为数据库,它仍然存在一些不足之处。对于需要事务支持、强一致性和复杂查询操作的应用场景,传统的关系型数据库或NoSQL数据库可能更为适合。

2.HDFS是否属于NoSQL数据库请分析一下HDFS作为数据库的不足之处

2、hadoop是非关系型数据库吗

请问数据库有哪些种类呢?

1、数据库共有3种类型,为关系数据库、非关系型数据库和键值数据库。

2、关系数据库、非关系型数据库。关系数据库 特点:数据集中控制;减少数据冗余等。适用范围:对于结构化数据的处理更合适,如学生成绩、地址等,这样的数据一般情况下需要使用结构化的查询。

3、数据库有两种类型,分别是关系型数据库与非关系型数据库。

4、常用数据库有:关系型数据库 关系型数据库是由IBM的E.F. Codd于1970年发明的,它是一个表格数据库,其中定义了数据,因此可以以多种不同的方式对其进行重组和访问。

有哪些轻型的非关系型数据库?

常见的非关系型数据库有:NoSql、Cloudant、MongoDB、redis、HBase。

mongodb;cassandra;redis;hbase;neo4j;其中mongodb是非常著名的NoSQL数据库,它是一个面向文档的开源数据库。非关系型数据库就是不需要依赖现实生活中的具体模型就可以出数据库及表.比较灵活便利。

非关系型数据库(NoSQL)是一种不依赖于关系模型的数据库,它提供了一种更灵活、可扩展的数据存储方式。

hadoop与传统的关系型数据库(如oracle)相比,有什么优势及劣势?_百度...

1、hadoop是个轻量级的产品,又是开源的,不像dpf那么复杂,还要购买商业软件,搭个DPF环境需要费挺大力气的。hadoop能处理半结构化,非结构化数据。但hadoop要写map reduce函数,这个比起SQL来,方便灵活性差太多了。

2、hadoop是个轻量级的产品,又是开源的,不像dpf那么复杂,还要购买商业软体,搭个DPF环境需要费挺大力气的。 hadoop能处理半结构化,非结构化资料。 但hadoop要写map reduce函式,这个比起SQL来,方便灵活性差太多了。。

3、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.HDFS是否属于NoSQL数据库请分析一下HDFS作为数据库的不足之处

3、hadoop是什么意思?与大数据有什么关系?

一、hadoop是什么意思?

Hadoop是具体的开源框架,是工具,用来做海量数据的存储和计算的。

二、hadoop与大数据的关系

首先,大数据本身涉及到一个庞大的技术体系,从学科的角度来看,涉及到数学、统计学和计算机三大学科,同时还涉及到社会学、经济学、医学等学科,所以大数据本身的知识量还是非常大的。

从当前大数据领域的产业链来看,大数据领域涉及到数据采集、数据存储、数据分析和数据应用等环节,不同的环节需要采用不同的技术,但是这些环节往往都要依赖于大数据平台,而Hadoop则是当前比较流行的大数据平台之一。

Hadoop平台经过多年的发展已经形成了一个比较完善的生态体系,而且由于Hadoop平台是开源的,所以很多商用的大数据平台也是基于Hadoop搭建的,所以对于初学大数据的技术人员来说,从Hadoop开始学起是不错的选择。

当前Hadoop平台的功能正在不断得到完善,不仅涉及到数据存储,同时也涉及到数据分析和数据应用,所以对于当前大数据应用开发人员来说,整体的知识结构往往都是围绕大数据平台来组织的。随着大数据平台逐渐开始落地到传统行业领域,大数据技术人员对于大数据平台的依赖程度会越来越高。

当前从事大数据开发的岗位可以分为两大类,一类是大数据平台开发,这一类岗位往往是研发级岗位,不仅岗位附加值比较高,未来的发展空间也比较大,但是大数据平台开发对于从业者的要求比较高,当前有不少研究生在毕业后会从事大数据平台开发岗位。

另一类是大数据应用开发岗位,这类岗位的工作任务就是基于大数据平台(Hadoop等)来进行行业应用开发,在工业互联网时代,大数据应用开发岗位的数量还是比较多的,而且大数据应用开发岗位对于从业者的要求也相对比较低。

4、Hadoop到底是什么玩意

Hadoop到底是个啥?

答:Hadoop是基于廉价设备利用集群的威力对海量数据进行安全存储和高效计算的分布式存储和分析框架,Hadoop本身是一个庞大的项目家族,其核心 家族或者底层是HDFS和MapReduce,HDFS和MapReduce分别用来实现对海量数据的存储和分析,其它的项目,例如Hive、HBase 等都是基于HDFS和MapReduce,是为了解决特定类型的大数据处理问题而提出的子项目,使用Hive、HBase等子项目可以在更高的抽象的基础上更简单的编写分布式大数据处理程序。Hadoop的其它子项目还包括Common, Avro, Pig, ZooKeeper, Sqoop, Oozie 等,随着时间的推移一些新的子项目会被加入进来,一些关注度不高的项目会被移除Hadoop家族,所以Hadoop是一个充满活力的系统。

Apache Hadoop: 是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架,提供了一个分布式文件系统子项目(HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。

Apache Hive: 是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。

ApachePig: 是一个基于Hadoop的大规模数据分析工具,它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin,该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。

ApacheHBase: 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

Apache Sqoop: 是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具,可以将一个关系型数据库(MySQL ,Oracle ,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

Apache Zookeeper: 是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务,它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,简化分布式应用协调及其管理的难度,提供高性能的分布式服务 ApacheMahout:是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法,解决了并行挖掘的问题。

ApacheCassandra:是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发,用于储存简单格式数据,集Google BigTable的数据模型与AmazonDynamo的完全分布式的架构于一身 Apache Avro: 是一个数据序列化系统,设计用于支持数据密集型,大批量数据交换的应用。Avro是新的数据序列化格式与传输工具,将逐步取代Hadoop原有的IPC机制 ApacheAmbari: 是一种基于Web的工具,支持Hadoop集群的供应、管理和监控。

ApacheChukwa: 是一个开源的用于监控大型分布式系统的数据收集系统,它可以将各种各样类型的数据收集成适合 Hadoop 处理的文件保存在 HDFS 中供Hadoop 进行各种 MapReduce 操作。

ApacheHama: 是一个基于HDFS的BSP(Bulk Synchronous Parallel)并行计算框架, Hama可用于包括图、矩阵和网络算法在内的大规模、大数据计算。

ApacheFlume: 是一个分布的、可靠的、高可用的海量日志聚合的系统,可用于日志数据收集,日志数据处理,日志数据传输。

ApacheGiraph: 是一个可伸缩的分布式迭代图处理系统, 基于Hadoop平台,灵感来自 BSP (bulk synchronous parallel) 和Google 的 Pregel。

ApacheOozie: 是一个工作流引擎服务器, 用于管理和协调运行在Hadoop平台上(HDFS、Pig和MapReduce)的任务。

ApacheCrunch: 是基于Google的FlumeJava库编写的Java库,用于创建MapReduce程序。与Hive,Pig类似,Crunch提供了用于实现如连接数据、执行聚合和排序记录等常见任务的模式库 ApacheWhirr: 是一套运行于云服务的类库(包括Hadoop),可提供高度的互补性。Whirr学支持Amazon EC2和Rackspace的服务。

ApacheBigtop: 是一个对Hadoop及其周边生态进行打包,分发和测试的工具。

ApacheHCatalog: 是基于Hadoop的数据表和存储管理,实现中央的元数据和模式管理,跨越Hadoop和RDBMS,利用Pig和Hive提供关系视图。

ClouderaHue: 是一个基于WEB的监控和管理系统,实现对HDFS,MapReduce/YARN, HBase, Hive, Pig的web化操作和管理。

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