Hadoop Distributed File System（HDFS）是其分布式文件存儲基礎。它將大文件分割成多個數(shù)據(jù)塊，存儲在不同節(jié)點上，實現(xiàn)高容錯性和高擴展性。NameNode 負責管理文件系統(tǒng)命名空間和元數(shù)據(jù)，DataNode 負責實際數(shù)據(jù)存儲。上傳文件時，HDFS 自動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，如（“apple”，1）；Reduce 階段將相同單詞的鍵值對匯總，統(tǒng)計出每個單詞的出現(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存儲在 HDFS 上的數(shù)據(jù)進行查詢和分析。Hive 將 HiveQL 語句轉(zhuǎn)化為 MapReduce 任務執(zhí)行，降低了大數(shù)據(jù)處理的門檻。例如統(tǒng)計電商訂單數(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，適用于海量結構化數(shù)據(jù)的實時讀寫。比如在物聯(lián)網(wǎng)場景中，設備產(chǎn)生的海量實時數(shù)據(jù)，可通過 HBase 快速存儲和查詢。深入掌握 Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)，能有效應對大數(shù)據(jù)處理挑戰(zhàn)，挖掘數(shù)據(jù)價值。

審核編輯 黃宇