关于Hadoop你不得不知道的12个事实
TT中国 12年06月28日 16:52 【转载】 作者：TechTarget中国 责任编辑：王振
导读：现如今，Apache Hadoop已经无人不知无人不晓。当年雅虎搜索工程师Doug Cutting开发出这个用以创建分布式计算机环境的开源软件库，并以自己儿子的大象玩偶为其命名的时候，谁能想到它有一天会占据“大数据”技术的头把交椅呢。
事实4：HDFS是文件系统，而不是数据库管理系统。
Russom最无法忍受的，就是人们常常把二者混为一谈。能够对数据集进行管理是数据管理系统很重要的特性之一，这一点HDFS是不具备的。
数据库管理系统中，我们通过查询索引可以实现对数据的随机访问，它往往处理的是结构化的数据，而在Hadoop中不会处理这样的数据类型。
事实5：Hive与SQL类似，却非标准SQL。
传统获取数据的业务工具大多都是基于SQL的，这比较让人头疼，因为Hadoop使用的是一种类似SQL但不是SQL的语言——Apache Hive和HiveQL。
Russom说：“我常听到别人说，‘Hive学起来非常简单，直接学Hive就行。’但这并不能解决与SQL工具兼容的根本问题。”
Russom认为兼容性只是一个短时间问题，但却阻碍了Hadoop的普及。
事实6：Hadoop与MapReduce相互关联，但不相互依赖。
MapReduce早在HDFS出现以前就由Google开发推出。除此之外，诸如MapR一类的厂商一直在宣传MapReduce功能的多样性，无需HDFS支持。
尽管如此，Russom却认为它们具有很好的互补性。HDFS的大部分价值都体现在可层叠到分布式文件系统的工具上。
事实7：MapReduce提供的是对分析的控制，而不是分析本身。
MapReduce是一种通用执行驱动引擎，可协助大数据分析。它能读取手写代码数据，对其进行并行自动处理，并将结果映射到单一集合中。然而我们需要明确一点，MapReduce自身并不进行分析工作。
Russom说：“MapReduce可以看作是升级版的MPP架构。你无论怎样编写代码，它都可以把它们并行化，非常强大。”
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