用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。
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,则MapReduce为海量的数据提供了计算。
hadoop的hdfs支持海量数据量存储mapreduce支持对海量数据的分布式处理\x0d\x0aoracle虽然可以搭建集群 但是当数据量达到一定限度之后查询处理速度会变得很慢 且对机器性能要求很高\x0d\x0a其实这两个东西不是同类hadoop是一个分布式云处理架构,倾向于数据计算 而oracle是一个关系型数据库,倾向于数据存储。要说比较可以比较hbase与oracle。\x0d\x0ahbase是一种nosql数据库,列式数据库,支持海量数据存储,支持列的扩展,但是查询 *** 作较复杂,不如oracle这类关系型数据库简单,且只支持一个索引,但是Hbase在表结构设置合理情况下,查询速度跟数据量大小没有太大关系,即数据量的大小不会影响到查询速度,顺便说句Hbase查询速度可以达到ms级欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
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