求大神，Hbase与HDFS是什么关系？

Question

Hbase与HDFS是什么关系？

Answer 1

HDFS是GFS的一种实现，他的完整名字是分布式文件系统，类似于FAT32，NTFS，是一种文件格式，是底层的，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。

HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。

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扩展资料：

Hadoop 中各模块的作用： 

1、Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。

2、Hadoop MapReduce为HBase提供了高性能的计算能力。

3、Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制。

4、Pig和Hive还为HBase提供了高层语言支持，使得在HBase上进行数据统计处理变得非常简单。

5、Sqoop则为HBase提供了方便的RDBMS（关系型数据库）数据导入功能，使得传统数据库数据向HBase中迁移变得非常方便。

Answer 2

HDFS是GFS的一种实现，他的完整名字是分布式文件系统，类似于FAT32，NTFS，是一种文件格式，是底层的，Hadoop HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。

HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统。

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异常处理

1，可靠性

HDFS的主要目标就是在存在故障的情况下也能可靠地存储数据。三个最常见的故障是名字节点故障，数据节点故障和网络断开。

2，重新复制

一个数据节点周期性发送一个心跳包到名字节点。网络断开会造成一组数据节点子集和名字节点失去联系。名字节点根据缺失的心跳信息判断故障情况。

名字节点将这些数据节点标记为死亡状态，不再将新的IO请求转发到这些数据节点上，这些数据节点上的数据将对HDFS不再可用，可能会导致一些块的复制因子降低到指定的值。

名字节点检查所有的需要复制的块，并开始复制他们到其他的数据节点上。重新复制在有些情况下是不可或缺的，例如：数据节点失效，副本损坏，数据节点磁盘损坏或者文件的复制因子增大。

3，数据正确性

从数据节点上取一个文件块有可能是坏块，坏块的出现可能是存储设备错误，网络错误或者软件的漏洞。HDFS客户端实现了HDFS文件内容的校验。

当一个客户端创建一个HDFS文件时，它会为每一个文件块计算一个校验码并将校验码存储在同一个HDFS命名空间下一个单独的隐藏文件中。

当客户端访问这个文件时，它根据对应的校验文件来验证从数据节点接收到的数据。如果校验失败，客户端可以选择从其他拥有该块副本的数据节点获取这个块。

4，元数据失效

FsImage和Editlog是HDFS的核心数据结构。这些文件的损坏会导致整个集群的失效。因此，名字节点可以配置成支持多个FsImage和EditLog的副本。任何FsImage和EditLog的更新都会同步到每一份副本中。

同步更新多个EditLog副本会降低名字节点的命名空间事务交易速率。但是这种降低是可以接受的，因为HDFS程序中产生大量的数据请求，而不是元数据请求。名字节点重新启动时，选择最新一致的FsImage和EditLog。

名字节点对于一个HDFS集群是单点失效的。假如名字节点失效，就需要人工的干预。还不支持自动重启和到其它名字节点的切换。

Answer 3

他们的关系是：hbase是一个内存数据库，而hdfs是一个存储空间；是物品和房子的关系。

hdfs只是一个存储空间，他的完整名字是分布式文件系统。从名字可知他的作用了。
hbase是一个内存数据库，简单点说hbase把表啊什么的存在hdfs上。

Hbase与HDFS的性质和属性。

1、Hbase是Hadoop database，即Hadoop数据库。它是一个适合于非结构化数据存储的数据库，HBase基于列的而不是基于行的模式。

HBase是Google Bigtable的开源实现，类似Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据。

2、HDFS是GFS的一种实现，他的完整名字是分布式文件系统，类似于FAT32，NTFS，是一种文件格式，是底层的。

Hive与Hbase的数据一般都存储在HDFS上。Hadoop HDFS为他们提供了高可靠性的底层存储支持。