hadoop与数据仓库（hadoop数据仓库hive）

本篇目录：

1、如何使用Hadoop进入大数据库时代2、hadoop是做什么的3、hadoop是怎么存储大数据的4、Hadoop与数据仓库是什么关系

如何使用Hadoop进入大数据库时代

1、Hadoop中有很多方法可以加入多个数据集。MapReduce提供了Map端和Reduce端的数据连接。这些连接是非平凡的连接，并且可能会是非常昂贵的操作。Pig和Hive也具有同等的能力来申请连接到多个数据集。

2、Hbase主要作为面向列的数据库运行在HDFS上，可存储PB级的数据。 Hbase利用MapReduce来处理内部的海量数据，并能在海量数据中定位所需的数据且访问它。

3、面对大数据OLAP大一些问题 OLAP分析需要进行大量的数据分组和表间关联，而这些显然不是NoSQL和传统数据库的强项，往往必须使用特定的针对BI优化的数据库。

4、Hadoop进一步分多个步骤处理数据。例如，限制关联传统的、集中式的数据库系统，该数据库系统可能包括了连接到具有多个处理器的服务器级系统的大型磁盘驱动器。

hadoop是做什么的

1、提供海量数据存储和计算的。需要java语言基础。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。

2、Hadoop主要是分布式计算和存储的框架，所以Hadoop工作过程主要依赖于HDFS(HadoopDistributedFileSystem)分布式存储系统和Mapreduce分布式计算框架。

3、Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。

hadoop是怎么存储大数据的

Hadoop中有很多方法可以加入多个数据集。MapReduce提供了Map端和Reduce端的数据连接。这些连接是非平凡的连接，并且可能会是非常昂贵的操作。Pig和Hive也具有同等的能力来申请连接到多个数据集。

大数据存储：Hadoop可以将大数据以分布式的方式存储在多个节点上，保证数据的安全性和可靠性。Hadoop使用Hadoop Distributed File System（HDFS）来存储数据，HDFS将数据划分为多个块并分散存储在多个节点上。

根据Hadoop的官方查询显示：hadoop0的定义是开源的大数据框架，可运行在大规模集群上，进行分布式的存储和计算。

(1)Hadoop最底层是一个HDFS(Hadoop Distributed File System，分布式文件系统)，存储在HDFS中的文件先被分成块，然后再将这些块复制到多个主机中(DataNode，数据节点)。

hadoop的框架最核心的设计就是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce则为海量的数据提供了计算。Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。

Hadoop与数据仓库是什么关系

hadoop是一个分布式的软件处理框架，hive是一个提供了查询功能的数据仓库，而hadoop底层的hdfs为hive提供了数据存储。hive将用户提交的SQL解析成mapreduce任务供hadoop直接运行，结合两者的优势，进行数据决策。

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，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。

它是通过分布式的方式处理大数据的，因为开元的原因现在很多的企业或多或少的在运用hadoop的技术来解决一些大数据的问题，在数据仓库方面hadoop是非常强大的。

到此，以上就是小编对于hadoop数据仓库hive的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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