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Hadoop是一个分布式文件系统,简称HDFS。对大量数据以一种可靠高效的方式进行数据处理。Hadoop解决了大数据如何存储的问题,在大数据培训机构中是必须学习的课程。

Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算。

再来说说HBase,它是Hadoop的子项目,当然也可以理解为一个工具。Hadoop的数据运算是由MapReduce完成的,而数据存储是由HDFS完成的。HDFS是分布式存储,这是Hadoop存储数据的特点,但由此带来的问题就是数据的无序和散乱。HBase的产生,很好地解决了这一问题。HBase能够把这些数据映射成一张哈希表,那么,这些数据一旦成为具有实际存储意义的表之后,就由无序变得有序,从而对数据搜索和操作的效率大大提高了。

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控制权限的ranger是一个Hadoop集群权限框架,提供操作、监控、管理复杂的数据权限,它提供一个集中的管理机制,管理基于yarn的Hadoop生态圈的所有数据权限。可以对Hadoop生态的组件如Hive,Hbase进行细粒度的数据访问控制。通过操作Ranger控制台,管理员可以轻松的通过配置策略来控制用户访问HDFS文件夹、HDFS文件、数据库、表、字段权限。这些策略可以为不同的用户和组来设置,同时权限可与hadoop无缝对接。

Hadoop是一个分布式文件系统(HadoopDistributedFileSystem),简称HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架,以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题,因而在大数据培训机构中是必须学习的课程。

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