Hadoop Distributed File System（HDFS）是其分布式文件存儲(chǔ)基礎(chǔ)。它將大文件分割成多個(gè)數(shù)據(jù)塊，存儲(chǔ)在不同節(jié)點(diǎn)上，實(shí)現(xiàn)高容錯(cuò)性和高擴(kuò)展性。NameNode 負(fù)責(zé)管理文件系統(tǒng)命名空間和元數(shù)據(jù)，DataNode 負(fù)責(zé)實(shí)際數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。上傳文件時(shí)，HDFS 自動(dòng)將文件切塊并分配到不同 DataNode，確保數(shù)據(jù)可靠性。
MapReduce 是分布式計(jì)算模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集并行處理。以經(jīng)典的 WordCount 案例來說，Map 階段將輸入文本分割成單詞，并映射為鍵值對(duì)，如（“apple”，1）；Reduce 階段將相同單詞的鍵值對(duì)匯總，統(tǒng)計(jì)出每個(gè)單詞的出現(xiàn)次數(shù)。這種分而治之的思想，能高效處理海量數(shù)據(jù)。
Hive 提供了類 SQL 的查詢語言 HiveQL，使數(shù)據(jù)分析人員能方便地對(duì)存儲(chǔ)在 HDFS 上的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和分析。Hive 將 HiveQL 語句轉(zhuǎn)化為 MapReduce 任務(wù)執(zhí)行，降低了大數(shù)據(jù)處理的門檻。例如統(tǒng)計(jì)電商訂單數(shù)據(jù)中的總訂單數(shù)、各品類銷售數(shù)量等，使用 HiveQL 能快速完成。
HBase 是基于 HDFS 的分布式 NoSQL 數(shù)據(jù)庫，適用于海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)讀寫。比如在物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景中，設(shè)備產(chǎn)生的海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，可通過 HBase 快速存儲(chǔ)和查詢。深入掌握 Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)，能有效應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)處理挑戰(zhàn)，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。

審核編輯 黃宇