hdfs和hive资源的区别

HDFS是Hadoop分布式文件系统，是一个高可靠、高扩展性、高容错性的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。而Hive是一个基于Hadoop的数据仓库系统，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供了类SQL查询功能，方便用户进行数据分析。

区别如下：

1. 存储方式不同：HDFS是一个文件系统，将数据以文件的形式存储在分布式节点上，而Hive则是一个数据仓库系统，将数据以表的形式存储在HDFS上。

2. 数据处理方式不同：HDFS适合大规模数据存储，Hive是面向数据仓库应用的查询和分析工具。

3. 查询语言不同：HDFS没有查询语言，Hive提供了类SQL查询功能。

4. 数据管理方式不同：HDFS需要手动管理文件，Hive提供了自动化的数据管理功能。

综上所述，HDFS和Hive都是Hadoop生态系统中的重要组成部分，但其在数据存储、查询、处理等方面有着不同的应用场景和特点。

相关问题

CDH集群的yarn、hdfs、hive、impala运维

CDH（Cloudera Distribution of Hadoop）是一种开源的分布式计算框架，它包含了Hadoop、Yarn、HDFS等组件，同时还提供了Hive、Impala等工具，可以方便地进行大数据处理和分析。

在CDH集群中，Yarn、HDFS、Hive、Impala是四个核心组件，运维这些组件需要掌握以下几个方面：

1. Yarn运维

Yarn是CDH中的资源管理器，它负责管理集群中的资源，并将这些资源分配给运行在集群上的各个应用程序。Yarn的运维涉及到以下几个方面：

（1）配置管理：包括Yarn的配置文件、资源管理器的配置、容器管理器的配置等。

（2）集群监控：需要监控Yarn的运行状态、资源使用情况、队列状态等。

（3）任务调度：需要管理Yarn中的作业和任务，包括调度作业、监控任务执行、处理任务失败等。

2. HDFS运维

HDFS是CDH中的分布式文件系统，它负责存储集群中的数据，并提供高可用、高性能的数据访问服务。HDFS的运维涉及到以下几个方面：

（1）配置管理：包括HDFS的配置文件、NameNode的配置、DataNode的配置等。

（2）集群监控：需要监控HDFS的运行状态、数据存储情况、数据访问情况等。

（3）数据管理：需要管理HDFS中的数据，包括上传、下载、删除、修改等操作。

3. Hive运维

Hive是CDH中的数据仓库工具，它可以将结构化数据映射到Hadoop中的HDFS和MapReduce上进行查询和分析。Hive的运维涉及到以下几个方面：

（1）配置管理：包括Hive的配置文件、元数据存储配置、查询引擎配置等。

（2）查询优化：需要对Hive中的查询语句进行优化，以提高查询性能。

（3）数据管理：需要管理Hive中的数据，包括创建表、导入数据、备份数据等。

4. Impala运维

Impala是CDH中的实时查询工具，它可以在Hadoop中实现快速查询和分析。Impala的运维涉及到以下几个方面：

（1）配置管理：包括Impala的配置文件、元数据存储配置、查询引擎配置等。

（2）查询优化：需要对Impala中的查询语句进行优化，以提高查询性能。

（3）数据管理：需要管理Impala中的数据，包括创建表、导入数据、备份数据等。

总之，CDH集群的运维需要从多个方面进行管理和监控，只有全面掌握各个组件的运维方法，才能保证集群的稳定性和高可用性。

大数据组件包括：FLINK、HBase、HCat、HDFS、Hive、MapReduce2、Pig、Spark2、Tez、YARN、ZooKeeper，这种框架能完成数据抽取工作吗？

大数据组件包括FLINK、HBase、HCat、HDFS、Hive、MapReduce2、Pig、Spark2、Tez、YARN、ZooKeeper。这些框架可以协同工作，完成大数据的抽取工作。

其中，HDFS是分布式文件系统，用于存储大规模数据。YARN是资源管理器，负责分配和管理集群中的资源。MapReduce2是一种计算模型，用于处理大规模数据集。Hive是一个数据仓库基础设施，可以将结构化数据映射到Hadoop上进行查询和分析。Pig是一种高级数据流语言和执行框架，用于并行计算。Spark2是一个快速、通用的大数据处理引擎，支持实时和批处理。HBase是一个分布式、可扩展的NoSQL数据库，用于存储大规模结构化数据。ZooKeeper是一个分布式协调服务，用于管理和协调分布式应用程序。

综上所述，这些大数据组件可以协同工作，完成数据抽取工作。例如，可以使用HDFS存储数据，使用YARN分配资源，使用MapReduce2进行数据处理，使用Hive进行数据查询和分析，使用Pig进行并行计算，使用Spark2进行实时和批处理，使用HBase存储结构化数据，使用ZooKeeper进行分布式协调。