mapreduce與hbase的關系,哪些描述是正確的

mapreduce與hbase的關系，描述正確的是MapReduce可以直接訪問HBase及兩者不是強關聯關系，沒有MapReduce，HBase可以正常運行。

MapReduce和HBase是Hadoop生態系統中的兩個重要組件，它們各自扮演著不同的角色，但彼此之間存在密切的關系。

MapReduce是Hadoop提供的壹種分布式計算模型，它將任務分成多個小任務，並在集群中並行執行，從而實現對大數據的快速處理。MapReduce的Map階段將輸入數據劃分為多個小數據塊，並使用多個Map任務並行處理這些數據塊。

HBase是Hadoop提供的壹種分布式、可擴展、面向列的數據庫，它存儲了海量的數據，並提供高效的查詢和數據訪問能力。HBase的數據存儲在表格中，每個表格由多個行組成，每個行由壹個唯壹的行鍵標識。

MapReduce和HBase的結合可以實現大規模數據的批量處理和實時查詢。通過將數據存儲在HBase中，可以快速地獲取數據並進行並行處理。同時，MapReduce可以處理大規模數據集，並生成中間結果，這些結果可以存儲在HBase中以供後續查詢和分析使用。

Hadoop分布式計算系統的特點：

1、高可靠性：Hadoop底層維持多個副本，即使某個計算元素或存儲出現故障，也不會導致數據丟失。

2、高拓展性：Hadoop可以在集群間分配任務數據，方便地拓展數以千計的節點。

3、高效性：相比傳統的單臺機器處理數據，Hadoop可以並行工作，以加快任務處理速度。

4、高容錯性：Hadoop能自動保存數據的多個副本，當某個節點宕機時，它可以自動將副本復制給其他機器，保證數據的完整性，並且可以將失敗的任務重新分發。

5、低成本：Hadoop可以在廉價的機器上運行，通過並發處理來提高效率，降低成本。

6、壹次存儲，多次讀取：Hadoop可以實現對數據的壹次存儲，多次讀取，方便數據的***享和訪問。

7、不能實現數據的隨機修改，只能實現數據的追加（append）：Hadoop不支持數據的隨機修改，只能進行追加操作。

8、不並發寫，不建議修改內容：Hadoop不建議並發寫操作，以避免數據的壹致性問題。

以上內容參考：百度百科-Hadoop