|
相信了解过大数据的小伙伴们，对大数据架构的各个组件的名称和大致作用肯定有一定的了解。那我们来看看那些属于存储系统吧1.hadoop，毫无疑问，它肯定是存储系统，用来存储分布式文件的。从存取速度角度来说，它的速度并不快。从数据量来说，海亮数据存储说的就是以它为鼻祖的组件。他并不擅长存取大量的小文件。适合存储大文件。因为文件的元数据信息保存在namenode的内存中，这个数据结构决定了不能存储太多小文件。
2.hive，它不是存储系统，它是一个基于hadoop的数据仓库，即可以讲存储在hadoop上的结构化文件的内容转化为数据库的逻辑结构。没有了hadoop，hive将无法运行。
3.hbase，他是一个存储系统，不基于hadoop运行，它有自己的文件存储实现。适合来做大量数据的随机读。它需要借助于zookeeper来提供集群管理。
4.kafka，它是一个就是的消息中间件，是一个存储系统。它将发送到它的消息以顺序的形式写入文件，故可以提供快速的磁盘读。它不能存储文件，而是存储消息。
5.zookeeper，它是一个分布式协调服务，它的内部可以存储数据，但不存储文件。而且设计的原理就是为了分布式协调而来，故对文件化存储不支持，也不要用它来做这个。
6.spark，flink等计算框架，这些计算框架里不支持数据存储，它们是做为调用存储系统中的数据，计算后写入存储的一个系统。
7.其他数据库组件，其他关于数据库的组件，基本都是有自己数据存储的模块实现，如es，CK，doris，kudu等。这里就不做一一介绍了。
当然了，也还有其他组件，去数据湖组件，我这边基本没有接触过。有兴趣的小伙伴可以留言。我这里会做相应的分享。
|