标签：mapr 适合 计算 执行 com .com reduce 就是 oop
Hadoop家族的技术，网上资料多如牛毛，但是还是那句老话——好脑瓜不如烂笔头，看的再多也不如自己动手写一写。
Hadoop是一个分布式系统，有两个关键组件——HDFS和MapReduce，HDFS负责分布式文件存储，MapReduce是执行分布式任务的算法。
MapReduce只是一个分布式数据处理算法，简单来说就是，把针对大数据的一个任务分解成若干个小任务，交给若干个计算节点去执行，然后把所有小任务的执行结果汇总起来，得到最终的输出结果。“拆分”叫做Map，“汇总”叫做Reduce。其中还涉及Shuffle等处理过程，暂不细究。
HDFS是一个分布式文件系统，高可靠、可扩展，理论上可以存储任何文件（一般不适合存储大量的微小文件）。HDFS是Hadoop家族最基础最核心的技术。
HDFS是一个通用的文件系统，通用的东西往往未必好用，尤其在特定的使用场景下。所以以HDFS为基础，衍生出了Hive、HBase，这两个技术都是为了处理HDFS中存储的数据。
Hive类似MySQL，是一个结构化数据库，支持常见的SQL操作，这里称作HQL，不同于一般的结构化数据库，Hive在HDFS上存储数据库文件，同时利用MapReduce处理所有SQL操作，充分利用了Hadoop的两项核心技术，但是代价是实时性很差，因为其中涉及到大量的磁盘读写操作。
HBase和Hive很不一样，它采用key-value的方式存储数据，以列族的方式存储（半）结构化数据，这极大的提升了查询效率，尤其适合那些只需要查询个别几列数据的场合。所以HBase适合实时处理，Hive适合做离线统计。
参考资料：
https://www.cnblogs.com/justinzhang/p/4273470.html
https://www.yiibai.com/hbase/
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原文地址：https://www.cnblogs.com/xxiaolige/p/9255243.html
