Hadoop技术基础：通过Hive命令操作HDFS与HBase

Hadoop是一个强大的开源分布式计算平台，它提供了MapReduce计算模型的实现，用于处理大规模数据。Hadoop的核心组成部分包括： 1. Hadoop Distributed File System (HDFS): HDFS是Hadoop的主要文件存储系统，类似于Google的GFS。它采用master-slave架构，由一个NameNode作为命名空间管理和客户端访问的中心服务器，而DataNode则负责存储文件的分块。HDFS的设计目标是高容错性和可扩展性，支持PB级别的数据存储。 2. MapReduce: 这是Hadoop的核心计算引擎，它简化了开发者编写能在大量机器上并行处理数据的工作。MapReduce将数据划分为小块，由Map任务并行处理，然后由Reduce任务汇总结果。这种设计使得Hadoop能够处理大量数据，即使在单个任务失败时也能保证整体作业的可靠性。 3. Hive: Hive是一个数据仓库工具，允许用户通过SQL-like查询语言查询和分析存储在HDFS上的结构化数据。Hive在Hadoop之上提供了一层便捷的数据查询接口，使得非Hadoop专家也能利用Hadoop进行数据分析。 4. HBase: HBase是一个分布式列式数据库，它是Google Bigtable的开源版本，适合于大规模实时数据处理和在线事务处理。HBase基于HDFS存储数据，提供了高效的数据读写性能，尤其适合于Web日志、社交网络数据等半结构化或非结构化数据的存储和查询。 通过Hive命令，用户可以轻松地登录Hadoop集群并管理数据。例如，`show databases;`用于查看所有数据库，`use dw;`用于切换到特定数据库，`show functions;`显示所有可用的函数，以及`show tables;`和`show tables '*tg*';`用于查看数据库中的表，前者列出所有表，后者则是模糊搜索特定模式的表。 Hadoop生态系统围绕着数据存储、处理和分析构建，为大数据处理提供了完整的解决方案。通过Hadoop，开发者可以方便地进行数据处理，无论是数据的存储、检索还是复杂的分析任务，都能在分布式环境中高效执行。