1、Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，专为离线应用设计，能将数据文件映射为数据库表，并提供SQL查询功能。Hive实际上是MapReduce的封装，它将可读的HQL语句转化为MapReduce作业，依赖HDFS和MapReduce实现数据处理。HBase是一种Hadoop上的数据库，提供一个大规模存储和查询系统，以分布式、可扩展和大数据为特征。
2、Hadoop、Hive、HBase是大数据处理中关键的三大工具，它们由Apache开源社区维护，分别在大数据处理过程中发挥不同作用。Hadoop是一个分布式计算平台，主要解决海量数据存储和分析问题，包含HDFS和MapReduce两个核心模块。
3、Hadoop生态系统中的关键组件——HDFS、HBase、MapReduce、Spark、Flink和Hive，各自功能与应用场景独特，但紧密相连。这些组件通过构建全面的大数据处理与分析系统相互关联。
1、文件系统：大数据处理涉及到处理大量数据文件，因此需要一个高效的文件系统来管理和存储这些文件。传统的文件系统在处理大数据时存在一些性能瓶颈，因此需要使用分布式文件系统来解决这个问题。分布式文件系统将数据和元数据分散存储在多个计算节点上，提高了文件系统的读写性能和可扩展性。
2、第二阶段：海量数据高级分析语言，Scala是一门多范式的编程语言，介绍Scala的函数，函数按名称调用，使用命名参数函数。
3、大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。
4、另外，HDFS具有重复备份机制，对文件进行多次备份以提高文件的可靠性。HDFS使用分布式存储技术，可以有效地提升存储能力和数据的可靠性，同时也可以支持对大数据的高速读写操作。在Hadoop大数据平台中，HDFS作为底层存储系统，扮演着至关重要的角色。因此，深入了解HDFS存储原理和工作机制是进行大数据开发的基础。
5、在处理大数据时，关键的技术之一便是分布式存储与计算。由于大数据的体量巨大，传统的单一存储系统难以承载。因此，像Hadoop这样的分布式文件系统得以广泛应用，它们能够将数据分散存储在多个节点上，同时保证数据的可靠性与可访问性。
Hadoop值得学习。基于当前大数据领域的人才需求背景，掌握Hadoop技术较为容易实现职业发展，其岗位价值亦较高。产业互联网的持续发展预示着以Hadoop为代表的大数据平台将在行业创新中发挥关键作用，未来对相关人才的需求潜力庞大。
有必要。Hadoop是一个分布式计算框架，被广泛用于大数据处理和分析，学习Hadoop可以深入了解分布式计算、分布式存储等核心概念，掌握大数据处理的核心技术。同时Hadoop在实际应用中可以解决了许多复杂的问题，学习Hadoop可以培养解决问题的能力和创新思维，增强解决问题的能力。所以Hadoop是有必要学的。
选择 hadoop 绝对没有错，hadoop技术还在发展阶段 现在 是大数据的时代，传统的关系型数据已经很难 满足大数据量的处理。任何技术都可能被别的技术替代，作为程序员来说，就是要不断的学习。
哈读谱就是大数据的一种。java在职，学的话不需要半年。这个只是延伸。可以在网上找点视频资料或者买本资料书自己学。也可以不学。我准备了一个月了，还没开始学呢。
复杂性：hadoop和mapreduce需要一些专业知识和技能，因此对于不熟悉这些技术的人来说，学习和使用它们可能比较困难。资源消耗：hadoop和mapreduce需要大量的硬件资源来运行，包括存储、计算和网络带宽等，这可能会导致高昂的成本。实时性较差：hadoop和mapreduce是批处理框架，不适合处理实时数据。
与Hadoop相比，Spark在处理数据速度方面更胜一筹，因为它采用了内存计算的方式，避免了频繁读写磁盘带来的性能损耗。此外，Spark支持多种编程语言和编程模型，包括SQL、Python、R等，使得开发更加便捷。Spark还提供了丰富的机器学习库和图形处理库，适用于各种复杂的数据分析场景。
诞生的先后顺序，hadoop属于第一代开源大数据处理平台，而spark属于第二代。属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。
Spark整个生态体系正逐渐完善中，GraphX 、 SparkSQL、 SparkStreaming 、 MLlib，等到Spark有了自己的数据仓库后，那就完全能与Hadoop生态体系相媲美。 Spark框架采用函数式编程语言Scala，Scala语言的面向对象、函数式、高并发模型等特点，使得Spark拥有了更高的灵活性及性能。