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Hadoop大数据平台实战(02):HBase vs. Hive vs. Impala 对比

Hadoop大数据平台中非常重要的三个技术:HBase vs. Hive vs. Impala。他们之间的关系和区别。 Apache™Hadoop是目前最流行的开源大数据平台,核心组件使用Java语言开发。 Apache Hadoop软件库是一个框架,允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集。 它旨在从单个服务器扩展到数千台计算机,每台计算机都提供本地计算和存储。 该库本身不是依靠硬件来提供高可用性,而是设计用于检测和处理应用层的故障,从而在计算机集群之上提供高可用性服务,每个计算机都可能容易出现故障。 1)Hadoop:最流行的开源大数据平台,主要框架使用Java开发。 2)HBase:面向列的开源NoSQL分布式数据库,基于HDFS,起源于谷歌的论文BigTable。 3)Hive:开源分布式数据仓库工具,至于类SQL语法

如何从根源上解决 HDFS 小文件问题

我们知道,HDFS 被设计成存储大规模的数据集,我们可以在 HDFS 上存储 TB 甚至 PB 级别的海量数据。而这些数据的元数据(比如文件由哪些块组成、这些块分别存储在哪些节点上)全部都是由 NameNode 节点维护,为了达到高效的访问, NameNode 在启动的时候会将这些元数据全部加载到内存中。而 HDFS 中的每一个文件、目录以及文件块,在 NameNode 内存都会有记录,每一条信息大约占用150字节的内存空间。由此可见,HDFS 上存在大量的小文件(这里说的小文件是指文件大小要比一个 HDFS 块大小(在 Hadoop1.x 的时候默认块大小64M,可以通过 dfs.blocksize 来设置;但是到了 Hadoop 2.x 的时候默认块大小为128MB了,可以通过 dfs.block.size 设置) 小得多的文

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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