怎么理解hadoop和hdfs和hive和hbase？_hadoop hdfs hive

  HDFS、Hive 和 HBase 是大数据处理领域中的几个关键组件，

HDFS，Hive，hBase都属于hadoop生态系统，此外hadoop生态系统还有其他的部分，比如说zooKeeper（分布式协作服务）、Ambari等等。

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hadoop和hdfs

Hadoop 是一个分布式计算框架，它提供了处理和分析大规模数据的能力。Hadoop 包含了多个组件，其中 HDFS（Hadoop Distributed File System）是其核心组件之一。HDFS 提供了可靠和高容错性的分布式文件系统，用于存储和管理海量数据。

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。Hadoop最核心的设计就是hdfs和mapreduce，hdfs提供存储，mapreduce用于计算。

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hive

Hive 是基于 Hadoop 的数据仓库工具，它提供了类似于传统数据库的查询语言（HiveQL）来执行数据查询和分析操作。Hive 可以将结构化数据映射到 HDFS 上的文件，并使用类似 SQL 的语法来查询和分析大规模数据。

.Hive是Hadoop的延申。hive是一个提供了查询功能的数据仓库核心组件，Hadoop底层的hdfs为hive提供了数据存储，mapreduce为hive提供了分布式运算。

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HBase 是一个分布式的、面向列的 NoSQL 数据库系统，它是构建在 Hadoop 生态系统之上的。HBase 提供了实时的、高可扩展性的数据存储和访问能力，适用于对非结构化和半结构化数据进行读写操作。

拓展：
1.hive不存储数据，hive只是对数据进行分析计算，以及计算后的结果数据实际存放在分布式系统上，如HDFS；
2.hive某种程度来说也不进行数据计算，只是个解释器，只是将用户需要对数据处理的逻辑，通过sql编程提交后解释成mapreduce程序，然后将这个MR程序提交给yarn进行调度执行。所以实际进行分布式运算的是mapreduce程序。
3.因为hive需要操作hdfs上的数据集，那么它需要知道数据的切分格式，如行列分隔符，存储类型，是否压缩，数据的存储地址等信息。