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1，sqoop支持的数据库有什么

1、Sqoop(发音：skup)是一款开源的工具，主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。2、所以sqoop可以支持大多数的传统关系型数据库。如：Mysql、Oracle、Postgres等。

sqoop支持的数据库有什么

2，Hadoop与MPP是什么关系有什么区别和联系

NoSQL，是notonlysql，是非关系数据库，不同于oracle等关系数据库。hadoop,是分布式解决方案，即为Mapreduce（计算的）和HDFS（文件系统）,使用Hadoop和NoSQL可以构造海量数据解决方案。
hadoop是采用mapreduce的计算框架做分布式 计算。而我们所说的mpp是massive parallel process大规模并行计算的意思。具体的区别和联系，你可以参考知乎的这篇文章好好看看。https://www.zhihu.com/question/22037987希望能够帮助到你。

Hadoop与MPP是什么关系有什么区别和联系

3，hadoop能使用哪些数据库

框架本身提供一个DBInputFormat。支持MySql和PostgreSQL（需要自己提供驱动jar包）。需要使用其他数据库可以自己实现相应的InputFormat；实现起来也不难参照DBInputFormat即可。只要将拼接的sql语句改成适用的语法即可。
选择开始菜单中→程序→【management sql server 2008】→【sql server management studio】命令，打开【sql server management studio】窗口，并使用windows或 sql server身份验证建立连接。在【对象资源管理器】窗口中展开服务器，然后选择【数据库】节点右键单击【数据库】节点，从弹出来的快捷菜单中选择【新建数据库】命令。执行上述操作后，会弹出【新建数据库】对话框。在对话框、左侧有3个选项，分别是【常规】、【选项】和【文件组】。完成这三个选项中的设置会后，就完成了数据库的创建工作，在【数据库名称】文本框中输入要新建数据库的名称。例如，这里以“新建的数据库”。在【所有者】文本框中输入新建数据库的所有者，如sa。根据数据库的使用情况，选择启用或者禁用【使用全文索引】复选框。在【数据库文件】列表中包括两行，一行是数据库文件，而另一行是日记文件。通过单击下面的【添加】、【删除】按钮添加或删除数据库文件。切换到【选项页】、在这里可以设置数据库的排序规则、恢复模式、兼容级别和其他属性。切换到【文件组】页，在这里可以添加或删除文件组。完成以上操作后，单击【确定】按钮关闭【新建数据库】对话框。至此“新建的数据”数据库创建成功。新建的数据库可以再【对象资源管理器】窗口看到。

hadoop能使用哪些数据库

4，nosql数据库有哪些

nosql数据库有哪些？1. In-Memory KV Store : Redis2. Disk-Based KV Store: Leveldb3. Document Store: Mongodb4. Column Table Store: HBase
nosql太火，冒出太多产品了，保守估计也成百上千了。 互联网公司常用的基本集中在以下几种，每种只举一个比较常见或者应用比较成功的例子吧。 1. in-memory kv store : redis in memory key-value store，同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力，成功用法是替代memcached，通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复，同时支持replication提供读可扩展和高可用。 2. disk-based kv store: leveldb 真正基于磁盘的key-value storage, 模型单一简单，数据量不受限于内存大小，数据落盘高可靠，google的几位大神出品的精品，lsm模型天然写优化，顺序写盘的方式对于新硬件ssd再适合不过了，不足是仅提供了一个库，需要自己封装server端。 3. document store: mongodb 分布式nosql，具备了区别mysql的最大亮点：可扩展性。mongodb 最新引人的莫过于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是没有acid的特性，发展很快，支持了索引等特性，上手容易，对于数据量远超内存限制的场景来说，还需要慎重。 4. column table store: hbase 这个富二代似乎不用赘述了，最大的优势是开源，对于普通的scan和基于行的get等基本查询，性能完全不是问题，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可扩展性方面是最强的，其次坐上了hadoop的快车，社区发展很快，各种基于其上的开源产品不少，来解决诸如join、聚集运算等复杂查询。

5，hbase 是什么

Apache HBase? is the Hadoop database, a distributed, scalable, big data store.--来自Apache HBase官网HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。--来自百度百科
hbase在产品中还包含了jetty，在hbase启动时采用嵌入式的方式来启动jetty，因此可以通过web界面对hbase进行管理和查看当前运行的一些状态，非常轻巧。为什么采用hbase？hbase 不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.所谓非结构化数据存储就是说hbase是基于列的而不是基于行的模式，这样方面读写你的大数据内容。hbase是介于map entry(key & value)和db row之间的一种数据存储方式。就点有点类似于现在流行的memcache，但不仅仅是简单的一个key对应一个 value，你很可能需要存储多个属性的数据结构，但没有传统数据库表中那么多的关联关系，这就是所谓的松散数据。简单来说，你在hbase中的表创建的可以看做是一张很大的表，而这个表的属性可以根据需求去动态增加，在hbase中没有表与表之间关联查询。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。但是你需要注意hbase中不包含事务此类的功 能。apache hbase 和google bigtable 有非常相似的地方，一个数据行拥有一个可选择的键和任意数量的列。表是疏松的存储的，因此用户可以给行定义各种不同的列，对于这样的功能在大项目中非常实用，可以简化设计和升级的成本。
由浅入深：HBase是一个数据库，是一个分布式数据库，是一个基于HDFS的分布式数据库。希望您能理解。

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