hdfs的特点，与oss的区别

HDFS（Hadoop Distributed File System）是Apache Hadoop生态系统中的一部分，是一个分布式文件系统。它的主要特点包括：

1. 高可靠性：HDFS通过数据复制机制来保证数据的可靠性，在分布式环境下可以支持多个节点的故障容忍。

2. 高扩展性：HDFS支持水平扩展，可以通过增加节点来扩展存储和处理能力。

3. 高吞吐量：HDFS的设计目标之一就是高吞吐量，它能够支持大规模数据的高速读写。

4. 适合大数据存储：HDFS适合存储大规模数据，可以存储PB级别的数据。

5. 适合批处理：HDFS适合对大规模数据进行批处理。

而OSS（Object Storage Service）是阿里云提供的分布式对象存储服务，也是一种云存储服务。它的主要特点包括：

1. 高可靠性：OSS通过数据冗余和多副本机制来保证数据的可靠性。

2. 高可用性：OSS具有高可用性，可以支持99.995%的SLA保证。

3. 高扩展性：OSS支持水平扩展，可以根据业务需求灵活扩展存储和处理能力。

4. 适合海量数据存储：OSS适合存储海量数据，可以存储EB级别的数据。

5. 适合各种场景：OSS适合各种场景，包括Web、移动应用、大数据、云计算等等。

因此，HDFS和OSS虽然都是分布式存储系统，但是它们的设计目标和使用场景不同，需要根据具体的业务场景进行选择。

相关问题

spark如何读取a账户oss 写入b公司emr集群的hive(oss-hdfs)

Spark可以使用Hadoop的API来读取OSS上的数据，并使用Hive API将数据写入到EMR集群的HDFS上。

以下是读取OSS数据的示例代码：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._

val accessKeyId = "your_access_key_id"
val accessKeySecret = "your_access_key_secret"
val endpoint = "oss-cn-xxx.aliyuncs.com"
val bucketName = "your_bucket_name"
val objectName = "path/to/your/object"

val hadoopConf = new Configuration()
hadoopConf.set("fs.oss.accessKeyId", accessKeyId)
hadoopConf.set("fs.oss.accessKeySecret", accessKeySecret)
hadoopConf.set("fs.oss.endpoint", endpoint)

val spark = SparkSession.builder().appName("read-oss-data").getOrCreate()

val df = spark.read
  .format("csv")
  .option("header", "true")
  .option("inferSchema", "true")
  .load(s"oss://${bucketName}/$objectName")

df.show()

接下来是将数据写入到EMR集群的Hive的示例代码：

import org.apache.hadoop.fs.Path
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.SaveMode

val spark = SparkSession.builder().appName("write-to-hive").enableHiveSupport().getOrCreate()

val tableName = "your_hive_table"
val outputPath = "/your/hdfs/output/path"

df.write
  .mode(SaveMode.Overwrite)
  .option("path", outputPath)
  .format("orc")
  .saveAsTable(tableName)

在这个示例中，我们使用SparkSession的`enableHiveSupport()`方法启用Hive支持，并使用`saveAsTable()`方法将数据写入到Hive表中。

需要注意的是，需要确保EMR集群上的Hive已经配置好了对HDFS的访问权限，并且HDFS上的路径已经存在。

spark读取a账户oss写入b账户的emr集群的hive(oss-hdfs)

1. 首先需要在a账户的OSS中创建一个bucket，并上传需要写入hive的数据文件。

2. 在b账户的EMR集群中安装Hadoop和Hive，并配置好与OSS的连接。

3. 在b账户的EMR集群中使用以下命令将a账户OSS中的数据文件移动到HDFS中：

   hadoop distcp oss://<bucket-name>/<object-key> hdfs://<hdfs-path>/

其中，`<bucket-name>`为a账户OSS中的bucket名称，`<object-key>`为需要移动的数据文件在OSS中的路径，`<hdfs-path>`为HDFS中存储数据文件的路径。

4. 在b账户的EMR集群中启动Hive，并创建外部表来读取HDFS中的数据文件。例如:

   CREATE EXTERNAL TABLE <table-name> (
       <column1> <datatype1>,
       <column2> <datatype2>,
       ...
   )
   ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
   STORED AS TEXTFILE
   LOCATION '<hdfs-path>/';

其中，`<table-name>`为创建的表名，`<column>`为表的列名和数据类型，`<hdfs-path>`为HDFS中存储数据文件的路径。

5. 最后，在b账户的EMR集群中使用Spark读取Hive表中的数据并进行处理。例如:

   val spark = SparkSession.builder()
       .appName("Read Hive Table")
       .config("hive.metastore.uris", "<hive-metastore-uri>")
       .enableHiveSupport()
       .getOrCreate()

   val df = spark.sql("SELECT * FROM <table-name>")
   // 进行数据处理

其中，`<hive-metastore-uri>`为Hive元数据存储的URI，`<table-name>`为创建的外部表名。