标签：调用 数据导入 reduce img fail 技术 时间 行数据 数据库
hadoop生态系统如下图所示：
HDFS：
HDFS（Hadoop Distributed File System）是分布式文件系统，是针对谷歌开发的分布式文件系统GFS（Google File System）的开源实现，是Hadoop两大核心组成部分之一。
HDFS有NameNode和DataNode两部分，NameNode是整个文件系统目录，基于内存存储，存储的是一些文件的详细信息，比如文件名、文件大小、创建时间、文件位置等，有且仅有一个；DataNode存储文件的数据信息，也就是文件本身，不过是分割后的小文件。
HDFS是一种底层数据存储方式。Hive与Hbase的数据一般都存储在HDFS上，HDFS为他们提供高可靠性的底层存储支持。
HBase：
HBase是针对谷歌BigTable的开源实现，是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。需要注意的是，HBase可以使用本地文件系统而不用HDFS作为底层数据存储方式，不过为了提高数据可靠性和系统的健壮性，发挥HBase处理大数据量等功能，一般都使用HDFS作为HBase的底层数据存储方式。
HBase的运行建立在hadoop上，在hadoop生态系统中，HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持，MapReduce为HBase提供了高性能的计算能力，Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制。Pig和Hive还为HBase提供了高层语言支持，使得在HBase上进行数据统计处理变的非常简单。 Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS（关系型数据库）数据导入功能，使得传统数据库数据向HBase中迁移变的非常方便。
HBase是一个开源的Not-Only-SQL的数据库，像其他数据库一样提供随即读写功能。HDFS最适于执行批次分析，而不能满足实时需要，HBase能够处理大规模数据，它不适于批次分析，但它可以向Hadoop实时地调用数据。如果需要实时访问一些数据，就把它存入HBase。
下面再以表格的形式对HDFS和HBase作一个比较：
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原文地址：https://www.cnblogs.com/zyb993963526/p/10222976.html
