⑴ hadoop如何存貯關系型數據
關系數據在hadoop上應該用hive
hbase沒用，他的結構對關系數據沒有優化，只是擅長做鍵值對查詢。
你用關系數據肯定是用它的關系關聯操作，這個存hive足夠了
⑵ hadoop是怎麼存儲大數據的
Hadoop中有很多方法可以加入多個數據集。MapRece提供了Map端和Rece端的數據連接。這些連接是非平凡的連接，並且可能會是非常昂貴的操作。Pig和Hive也具有同等的能力來申請連接到多個數據集。Pig提供了復制連接，合並連接和傾斜連接（skewed join），並且Hive提供了map端的連接和完整外部連接來分析數據。
一個重要的事實是，通過使用各種工具，比如MapRece、Pig和Hive等，數據可以基於它們的內置功能和實際需求來使用它們。至於在Hadoop分析大量數據，Anoop指出，通常，在大數據/Hadoop的世界，一些問題可能並不復雜，並且解決方案也是直截了當的，但面臨的挑戰是數據量。在這種情況下需要不同的解決辦法來解決問題。
一些分析任務是從日誌文件中統計明確的ID的數目、在特定的日期范圍內改造存儲的數據、以及網友排名等。所有這些任務都可以通過Hadoop中的多種工具和技術如MapRece、Hive、Pig、Giraph和Mahout等來解決。這些工具在自定義常式的幫助下可以靈活地擴展它們的能力。
⑶ HadOOP什麼意思
Hadoop是一個用於運行應用程序在大型集群的廉價硬體設備上的框架。Hadoop為應用程序透明的提供了一組穩定/可靠的介面和數據運動。在Hadoop中實現了Google的MapRece演算法，它能夠把應用程序分割成許多很小的工作單元，每個單元可以在任何集群節點上執行或重復執行。此外，Hadoop還提供一個分布式文件系統用來在各個計算節點上存儲數據，並提供了對數據讀寫的高吞吐率。由於應用了map/rece和分布式文件系統使得Hadoop框架具有高容錯性，它會自動處理失敗節點。已經在具有600個節點的集群測試過Hadoop框架。
⑷ 解讀Hadoop Hbase適合存儲哪類數據
最適合使用Hbase存儲的數據是非常稀疏的數據(非結構化或者半結構化的數據)。Hbase之所以擅長存儲這類數據，是因為Hbase是column-oriented列導向的存儲機制，而我們熟知的RDBMS都是row- oriented行導向的存儲機制(郁悶的是我看過N本關於關系資料庫的介紹從來沒有提到過row- oriented行導向存儲這個概念)。在列導向的存儲機制下對於Null值得存儲是不佔用任何空間的。比如，如果某個表 UserTable有10列，但在存儲時只有一列有數據，那麼其他空值的9列是不佔用存儲空間的(普通的資料庫MySql是如何佔用存儲空間的呢?)。 Hbase適合存儲非結構化的稀疏數據的另一原因是他對列集合 column families 處理機制。 打個比方，ruby和python這樣的動態語言和c++、java類的編譯語言有什麼不同? 對於我來說，最顯然的不同就是你不需要為變數預先指定一個類型。Ok ，現在Hbase為未來的DBA也帶來了這個激動人心的特性，你只需要告訴你的數據存儲到Hbase的那個column families 就可以了，不需要指定它的具體類型：char,varchar,int,tinyint,text等等。 Hbase還有很多特性，比如不支持join查詢，但你存儲時可以用：parent-child tuple 的方式來變相解決。 由於它是Google BigTable的 Java 實現，你可以參考一下：google bigtable 。
解讀Hadoop Hbase適合存儲哪類數據，參考：http://e.51cto.com/course/course_id-3819.html
⑸ hadoop存儲方式
傳統化集中式存儲存在已有一段時間。但大數據並非真的適合集中式存儲架構。Hadoop設計用於將計算更接近數據節點，同時採用了HDFS文件系統的大規模橫向擴展功能。雖然，通常解決Hadoop管理自身數據低效性的方案是將Hadoop數據存儲在SAN上。但這也造成了它自身性能與規模的瓶頸。現在，如果你把所有的數據都通過集中式SAN處理器進行處理，與Hadoop的分布式和並行化特性相悖。你要麼針對不同的數據節點管理多個SAN，要麼將所有的數據節點都集中到一個SAN。但Hadoop是一個分布式應用，就應該運行在分布式存儲上，這樣存儲就保留了與Hadoop本身同樣的靈活性，不過它也要求擁抱一個軟體定義存儲方案，並在商用伺服器上運行，這相比瓶頸化的Hadoop自然更為高效。大數據培訓這么火的原因有很多。注意不要混淆超融合與分布式。某些超融合方案是分布式存儲，但通常這個術語意味著你的應用和存儲都保存在同一計算節點上。這是在試圖解決數據本地化的問題，但它會造成太多資源爭用。這個Hadoop應用和存儲平台會爭用相同的內存和CPU。Hadoop運行在專有應用層，分布式存儲運行在專有存儲層這樣會更好。之後，利用緩存和分層來解決數據本地化並補償網路性能損失。
⑹ hadoop 中文件是怎麼存儲的
1、存儲文件的時候需要指定存儲的路徑，這個路徑是HDFS的路徑。而不是哪個節點的某個目錄。比如./hadoopfs-putlocalfilehdfspat
一般操作的當前路徑是/user/hadoop比如執行./hadoopfs-ls.實際上就相當於./hadoopfs-ls/user/hadoop
2、HDFS本身就是一個文件系統，在使用的時候其實不用關心具體的文件是存儲在哪個節點上的。如果需要查詢可以通過頁面來查看，也可以通過API來實現查詢。
⑺ 大數據hadoop存的是文件還是數據
hadoop 底層的存儲是hdfs ，這個文件系統跟我們電腦的文件系統不一致，你可把他當作文件