hadoop是一个分布式的软件处理框架，hive是一个提供了查询功能的数据仓库，而hadoop底层的hdfs为hive提供了数据存储。hive将用户提交的SQL解析成mapreduce任务供hadoop直接运行，结合两者的优势，进行数据决策。一个擅长大数据并行计算，一个支持SQL数据查询，方便是显而易见的。
hive是Hadoop的一个组件，作为数据厂库，hive的数据是存储在Hadoop的文件系统中的，hive为Hadoop提供SQL语句，是Hadoop可以通过SQL语句操作文件系统中的数据。hive是依赖Hadoop而存在的。
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。
hadoop包含以下组件：hdfs，mapreduce，yarn。hive是数据仓库：用于管理结构化数据，数据存于hdfs上。spark是一个分布式计算框架：区别于hadoop的另一种mapreduce的计算框架。基于RDD的分布式内存计算引擎。
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。
存储：由于大数据的量级巨大，传统的数据存储方式往往无法满足需求。因此，需要采用分布式存储系统，如Hadoop的HDFS、Google的GFS等。这些系统能够存储PB级别的数据，并且提供高可靠性和高扩展性。 处理：大数据的处理通常采用分布式计算框架，如MapReduce。
首先，分布式文件系统是大数据存储的关键方式之一。这种系统将数据分散存储在多个物理节点上，从而提高了数据的可靠性和可扩展性。Hadoop Distributed File System是分布式文件系统的代表，它是Apache Hadoop项目的一部分。HDFS能够存储大规模数据集，并提供高吞吐量的数据访问。
高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。高容错性。
Hadoop能够在节点之间进行动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，处理速度非常快，具有高效性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配，具有高容错性。Hadoop的缺点：Hadoop不适用于低延迟数据访问。Hadoop不能高效存储大量小文件。
Hadoop的优缺点介绍：（一） 优点：（一）高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖；（二）高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。（三）高效性。
hadoop是个轻量级的产品，又是开源的，不像dpf那么复杂，还要购买商业软件，搭个DPF环境需要费挺大力气的。hadoop能处理半结构化，非结构化数据。但hadoop要写mapreduce函数，这个比起SQL来，方便灵活性差太多了。
Hadoop 0安全机制的优缺点：优点：身份验证和授权：Hadoop 0引入了Kerberos身份验证，这使得用户可以验证其身份，并允许特定的用户访问特定的资源。这大大增强了安全性。数据加密：Hadoop 0支持数据加密，这可以防止数据在传输过程中被窃取。
Hadoop中HDFS优缺点 HDFS的优点： 处理超大文件 这里的超大文件通常是指百MB、甚至数百TB大小的文件。
非关系型数据库（NoSQL）是一种不依赖于关系模型的数据库，它提供了一种更灵活、可扩展的数据存储方式。hadoop与传统的关系型数据库（如oracle）相比，有什么优势及劣势？_百度...hadoop是个轻量级的产品，又是开源的，不像dpf那么复杂，还要购买商业软件，搭个DPF环境需要费挺大力气的。
HDFS不是关系型数据库。HDFS，即Hadoop Distributed File System，是Hadoop项目中的核心组件之一，它是一个高度容错性的系统，被设计成能在低成本硬件上运行。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合处理大数据，如日志文件、大规模数据分析等。
非关系型数据库管理系统（NoSQL）：常见的非关系型数据库管理系统包括MongoDB、Cassandra、Redis、Couchbase等。嵌入式数据库管理系统：常见的嵌入式数据库管理系统包括SQLite、HDerby等。分布式数据库管理系统：常见的分布式数据库管理系统包括Hadoop、HBase、Cassandra、MongoDB等。
数据库管理系统有关系型数据库管理系统、非关系型数据库管理系统、嵌入式数据库管理系统、分布式数据库管理系统、内存数据库管理系统。关系型数据库管理系统（RDBMS）：常见的关系型数据库管理系统包括Oracle、MySQL、SQLServer、PostgreSQL、IBMDb2等。