hdfsnosql

hdfs存储的数据如何与hive或hbase交互

HDFS是Hadoop分布式文件系统，可以存储大量的数据。Hive和HBase都是建立在Hadoop之上的数据存储和处理系统，它们可以与HDFS进行交互，实现对HDFS中数据的查询和操作。具体地说，Hive可以通过HiveQL语言来查询和操作HDFS中的数据。HiveQL语言类似于SQL语言，可以直接访问HDFS中的数据，将其作为关系型数据库中的表进行操作。Hive会将HiveQL语句转换为MapReduce作业，在Hadoop集群上运行，最终将结果返回给用户。

而HBase则是一个分布式的NoSQL数据库，它可以直接在HDFS上存储数据，并提供快速的读写访问。HBase使用HDFS作为其底层存储系统，并提供了一些列API和工具，使得用户可以直接访问HDFS中的数据。用户可以通过HBase的API来查询和操作HDFS中的数据，也可以通过HBase Shell来进行交互式的查询和操作。

综上所述，Hive和HBase都可以与HDFS进行交互，用户可以通过它们来查询和操作HDFS中的数据。具体使用哪种方式，需要根据实际情况和需求来选择。

HDFS存储的数据可以通过Hive或HBase与其他数据进行交互。
Hive是一种基于Hadoop的数据仓库，可以将HDFS中的数据转化成SQL进行查询和分析。
HBase则是一个分布式的非关系型数据库，可以通过Hadoop的MapReduce和HDFS来进行数据存储和处理。
其中，Hive需要通过HDFS提供的文件系统接口来读取和写入HDFS数据，而HBase可以直接与HDFS交互，将数据存储在HDFS上。
因此，通过Hive或HBase，我们可以方便地读取和写入HDFS中的数据，并进行相应的分析和处理。

hive与hdfs交互过程

1.

命令行或Web UI发送查询驱动程序(任何数据库驱动程序,如JDBC,ODBC等)来执行。

2.

在驱动程序帮助下查询编译器,分析查询检查语法和查询计划或查询的要求。

3.

编译器发送元数据请求到Metastore(任何数据库)。

4.

Metastore发送元数据,以编译器的响应。

5.

编译器检查要求,并重新发送计划给驱动程序。到此为止,查询解析和编译完成。

nosql中最具扩展性的

在NoSQL数据库中，具有扩展性的通常是分布式数据库，因为它们可以分布在多个节点上，从而实现更好的可扩展性和容错性。以下是一些具有扩展性的NoSQL数据库：

Apache Cassandra：Cassandra是一个开源的分布式NoSQL数据库，它采用分布式环状数据结构来存储数据，并具有高度的可扩展性和容错性。它适用于需要处理大规模读写操作的应用程序，如社交网络、在线广告和电子商务等。

MongoDB：MongoDB是一个流行的文档数据库，它支持JSON文档存储和查询，并具有不错的可扩展性和容错性。它采用分片技术来实现水平扩展，可以适用于需要处理大量数据和高并发读写操作的应用程序，如Web应用、移动应用和游戏等。

Apache Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它可以处理大规模的数据集并具有非常高的可扩展性和容错性。它采用分布式文件系统（HDFS）来存储数据，适用于需要处理大规模数据集和进行复杂分析的应用程序，如大数据分析和云计算等。

需要注意的是，每个NoSQL数据库都有其优点和适用场景，具体的选择需要根据实际需求来确定。