hadoop数据如何存储

A. hadoop 中文件是怎么存储的

1、存储文件的时候需要指定存储的路径，这个路径是HDFS的路径。而不是哪个节点的某个目录。比如./hadoopfs-putlocalfilehdfspat

一般操作的当前路径是/user/hadoop比如执行./hadoopfs-ls.实际上就相当于./hadoopfs-ls/user/hadoop

2、HDFS本身就是一个文件系统，在使用的时候其实不用关心具体的文件是存储在哪个节点上的。如果需要查询可以通过页面来查看，也可以通过API来实现查询。

B. 解读Hadoop Hbase适合存储哪类数据

最适合使用Hbase存储的数据是非常稀疏的数据(非结构化或者半结构化的数据)。Hbase之所以擅长存储这类数据，是因为Hbase是column-oriented列导向的存储机制，而我们熟知的RDBMS都是row- oriented行导向的存储机制(郁闷的是我看过N本关于关系数据库的介绍从来没有提到过row- oriented行导向存储这个概念)。在列导向的存储机制下对于Null值得存储是不占用任何空间的。比如，如果某个表 UserTable有10列，但在存储时只有一列有数据，那么其他空值的9列是不占用存储空间的(普通的数据库MySql是如何占用存储空间的呢?)。 Hbase适合存储非结构化的稀疏数据的另一原因是他对列集合 column families 处理机制。 打个比方，ruby和python这样的动态语言和c++、java类的编译语言有什么不同? 对于我来说，最显然的不同就是你不需要为变量预先指定一个类型。Ok ，现在Hbase为未来的DBA也带来了这个激动人心的特性，你只需要告诉你的数据存储到Hbase的那个column families 就可以了，不需要指定它的具体类型：char,varchar,int,tinyint,text等等。 Hbase还有很多特性，比如不支持join查询，但你存储时可以用：parent-child tuple 的方式来变相解决。 由于它是Google BigTable的 Java 实现，你可以参考一下：google bigtable 。
解读Hadoop Hbase适合存储哪类数据，参考：http://e.51cto.com/course/course_id-3819.html

C. 大数据采集与存储的基本步骤有哪些

数据抽取

针对大数据分析平台需要采集的各类数据，分别有针对性地研制适配接口。对于已有的信息系统，研发对应的接口模块与各信息系统对接，不能实现数据共享接口的系统通过ETL工具进行数据采集，支持多种类型数据库，按照相应规范对数据进行清洗转换，从而实现数据的统一存储管理。

数据预处理

为使大数据分析平台能更方便对数据进行处理，同时为了使得数据的存储机制扩展性、容错性更好，需要把数据按照相应关联性进行组合，并将数据转化为文本格式，作为文件存储下来。

数据存储

除了Hadoop中已广泛应用于数据存储的HDFS，常用的还有分布式、面向列的开源数据库Hbase，HBase是一种key/value系统，部署在HDFS上，与Hadoop一样，HBase的目标主要是依赖横向扩展，通过不断的增加廉价的商用服务器，增加计算和存储能力。

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D. hadoop如何存贮关系型数据

关系数据在hadoop上应该用hive
hbase没用，他的结构对关系数据没有优化，只是擅长做键值对查询。
你用关系数据肯定是用它的关系关联操作，这个存hive足够了

E. hadoop的数据存储

存放到HDFS 一般都是要分析的数据。分析完成的数据直接存储到MYSQL 或者ORACLE 中。这种处理方式是离线处理。如日志文件存储到hdfs 分析出网站的流量 UV PV 等等。一般都是用pig hive 和mr 等进行分析的。

存放到HBASE 一般都是数据拿过来直接用的。而且他是实时的。也就是说数据就是成型的而且不需要进行分析就能得到结果的数据。

大致就是这么个意思。有点啰嗦了。