69、大数据与NoSQL数据库技术解析

大数据与NoSQL数据库技术解析

1. Hadoop生态系统中的数据库组件

在大数据处理领域，Hadoop生态系统包含了多种数据库组件，为数据的存储和处理提供了多样化的选择。

HBase是一种面向列的NoSQL数据库，它构建于HDFS之上。其主要特点是高度分布式，易于横向扩展。HBase不支持SQL或类似SQL的语言，而是依赖Java等低级语言进行交互。由于它不依赖MapReduce作业，避免了批处理带来的延迟，更适合处理小数据集的快速处理任务，尤其擅长处理稀疏数据集。例如，Facebook的消息系统就采用了HBase。

Impala是Hadoop上的首个SQL应用，由Cloudera开发，作为查询引擎支持直接从HDFS中提取数据的SQL查询。在Impala出现之前，如果组织需要通过SQL接口让分析师访问Hadoop中的数据，需要将数据从HDFS中提取并导入到关系型数据库中。而有了Impala，分析师可以直接对HDFS中的数据编写SQL查询。Impala大量使用数据节点上的内存缓存，通常被认为是将大量数据处理成相对较小结果集的合适工具。

需要注意的是，除了Impala，Hadoop生态系统中的其他组件都是Apache软件基金会的开源顶级项目，更多信息可访问www.apache.org。

2. Hadoop面临的挑战

Hadoop生态系统虽然能为大数据处理提供强大且高度定制化的解决方案，但也面临一些批评。其模块化的方法给实施带来了重大挑战。以MS Word为例，如果采用这种模块化方法开发，创建和编辑文档、打印文档、拼写检查、布局设置、添加图形或图像等都需要不同的程序。虽然可以根据需求定制文字处理器及其文档处理方式，但需