Hadoop2.0与大数据技术：改进、组件与NoSQL解析

"大数据复习" 大数据领域中，Hadoop是一个关键的开源框架，它为大规模数据处理提供了基础架构。Hadoop1.0与Hadoop2.0的主要区别在于后者对系统的可扩展性和性能进行了显著改进。Hadoop2.0引入了以下几个关键特性： 1. HDFSHA（HDFS High Availability）：设计了高可用的名称节点（NameNode），通过热备机制，确保即使主NameNode故障，系统仍能继续运行。 2. HDFSFederation：管理多个命名空间，增强了HDFS的扩展性，允许更灵活的数据组织和管理。 3. YARN（Yet Another Resource Negotiator）：新的资源管理框架，将任务调度和资源管理分离，提高了系统资源利用率和整体性能。 Hadoop2.0的组件包括ResourceManager（负责全局资源分配和监控）、NodeManager（每个节点上的管理代理）以及HDFS的组件如NameNode和DataNode。相比之下，Hadoop1.0的组件包括HDFS、MapReduce、JobTracker和TaskTracker，其中JobTracker负责作业管理和资源调度，而YARN的出现替代了JobTracker的角色。 分布式文件系统，如Hadoop的HDFS，是一种将文件分布存储到多台计算机节点上的系统，形成大规模的计算集群。这种系统能够处理PB级别的数据，并提供高可用性和高可靠性。 HBase是一个基于HDFS的分布式数据库，其存储结构由行键、列族和时间戳组成，形成了所谓的“四维坐标”。关键字（B）在这里不是一个正确选项，因为它不是HBase单元格定位的一部分。 NoSQL数据库与传统的关系型数据库（RDBMS）有着显著的区别。RDBMS基于关系代数理论，提供强一致性和数据完整性，适合复杂的查询，但扩展性相对较差。相反，NoSQL数据库没有统一的理论基础，通常更容易横向扩展，灵活性更高，可以存储不同类型的数据，但可能牺牲了部分数据一致性。 云数据库产品如阿里云RDS、Oracle Cloud和百度云数据库，为用户提供了无需本地安装即可使用的数据库服务。Amazon提供了多种云数据库产品，如Amazon RDS（关系数据库服务）、Amazon SimpleDB（键值数据库），这些服务允许用户在云端轻松地部署和管理数据库。 大数据技术主要涵盖了Hadoop框架的发展、分布式文件系统的基本概念、NoSQL与RDBMS的对比，以及云数据库服务的介绍，这些都是理解大数据生态和数据存储管理的重要知识点。