La relación entre mapreduce y hbase, ¿qué descripciones son correctas?
La descripción correcta de la relación entre mapreduce y hbase es que MapReduce puede acceder directamente a HBase y los dos no están fuertemente relacionados. Sin MapReduce, HBase puede ejecutarse normalmente.
MapReduce y HBase son dos componentes importantes en el ecosistema de Hadoop. Cada uno desempeña funciones diferentes, pero están estrechamente relacionados entre sí.
MapReduce es un modelo informático distribuido proporcionado por Hadoop. Divide las tareas en múltiples tareas pequeñas y las ejecuta en paralelo en el clúster, logrando así un procesamiento rápido de big data. La fase de Mapa de MapReduce divide los datos de entrada en múltiples bloques de datos pequeños y utiliza múltiples tareas de Mapa para procesar estos bloques de datos en paralelo.
HBase es una base de datos distribuida, escalable y orientada a columnas proporcionada por Hadoop. Almacena cantidades masivas de datos y proporciona capacidades eficientes de consulta y acceso a datos. Los datos de HBase se almacenan en tablas, cada tabla consta de varias filas y cada fila se identifica mediante una clave de fila única.
La combinación de MapReduce y HBase puede realizar el procesamiento por lotes y consultas en tiempo real de datos a gran escala. Al almacenar datos en HBase, los datos se pueden recuperar y procesar rápidamente en paralelo. Al mismo tiempo, MapReduce puede procesar conjuntos de datos a gran escala y generar resultados intermedios, que pueden almacenarse en HBase para consultas y análisis posteriores.
Características del sistema informático distribuido Hadoop:
1. Alta confiabilidad: Hadoop mantiene múltiples copias en la capa inferior Incluso si un elemento informático o de almacenamiento falla, los datos no se perderán. . perdido.
2. Alta escalabilidad: Hadoop puede distribuir datos de tareas entre clústeres y expandir fácilmente miles de nodos.
3. Eficiencia: en comparación con el procesamiento de datos tradicional mediante una sola máquina, Hadoop puede funcionar en paralelo para acelerar el procesamiento de tareas.
4. Alta tolerancia a fallas: Hadoop puede guardar automáticamente múltiples copias de datos cuando un nodo falla, puede copiar automáticamente la copia a otras máquinas para garantizar la integridad de los datos y puede redistribuir las tareas fallidas. .
5. Bajo costo: Hadoop puede ejecutarse en máquinas económicas y mejorar la eficiencia y reducir los costos mediante el procesamiento simultáneo.
6. Almacenar una vez y leer varias veces: Hadoop puede almacenar datos una vez y leerlos varias veces, lo que facilita compartirlos y acceder a ellos.
7. No se puede lograr la modificación aleatoria de datos, solo se puede agregar datos: Hadoop no admite la modificación aleatoria de datos y solo puede realizar operaciones de adición.
8. No se recomienda escritura simultánea ni modificación del contenido: Hadoop no recomienda operaciones de escritura simultánea para evitar problemas de coherencia de los datos.
Referencia del contenido anterior: Enciclopedia Baidu-Hadoop