Ⅰ 數據存儲在OBS和HDFS有什麼區別我是指華為雲的數據存儲.
MRS集群處理的數據源來源於OBS或HDFS，HDFS是Hadoop分布式文件系統（Hadoop Distributed File System），OBS（Object Storage Service）即華為對象存儲服務，是一個基於對象的海量存儲服務，為客戶提供海量、安全、高可靠、低成本的數據存儲能力。MRS可以直接處理OBS中的數據，客戶可以基於雲管理平台Web界面和OBS客戶端對數據進行瀏覽、管理和使用，同時可以通過REST API介面方式單獨或集成到業務程序進行管理和訪問數據。
數據存儲在OBS：數據存儲和計算分離，集群存儲成本低，存儲量不受限制，並且集群可以隨時刪除，但計算性能取決於OBS訪問性能，相對HDFS有所下降，建議在數據計算不頻繁場景下使用。
數據存儲在HDFS：數據存儲和計算不分離，集群成本較高，計算性能高，但存儲量受磁碟空間限制，刪除集群前需將數據導出保存，建議在數據計算頻繁場景下使用。
Ⅱ Hbase與HDFS是個什麼關系
他們的關系是：hbase是一個內存資料庫，而hdfs是一個存儲空間；是物品和房子的關系。
hdfs只是一個存儲空間，他的完整名字是分布式文件系統。從名字可知他的作用了。
hbase是一個內存資料庫，簡單點說hbase把表啊什麼的存在hdfs上。
Ⅲ 分布式文件系統技術分析需要包含哪些，HDFS算作是其業界產品嗎
在分布式存儲技術中，每一種存儲技術都有各自的特點和應用場景。分布式文件系統（HDFS）主要用於大數據的存儲場景，是Hadoop大數據架構中的存儲組件。HDFS在開始設計的時候，就已經明確的它的應用場景，就是為大數據服務。
對一個分布式文件系統而言，有一些特性是必須要滿足的，否則就缺乏市場競爭力。主要如下：
應該符合 POSIX 的文件介面標准，使該系統易於使用，同時對於用戶的遺留系統也無需改造；
對用戶透明，能夠像使用本地文件系統那樣直接使用；
持久化，保證數據不會丟失；
具有伸縮性，當數據壓力逐漸增長時能順利擴容；
具有可靠的安全機制，保證數據安全；
數據一致性，只要文件內容不發生變化，什麼時候去讀，得到的內容應該都是一樣的。
除此之外，還有些特性是分布式加分項，具體如下：
支持的空間越大越好；
支持的並發訪問請求越多越好；
性能越快越好；
硬體資源的利用率越高越合理，就越好。
但是，優秀的分布式存儲系統，除了可以針對帶寬型、IOPS密集型、數據局部性要求、元數據密集型等各類不同場景提供結構性性能優化和深度適配外，如果沒有合適的方法和人工干預，存儲只能根據當前的IO特性，以確定的緩存策略和數據一致性策略，甚至數據的擺放位置來為應用提供服務，無法根據應用的特點實現對存儲特性的精確動態調優。
這就需要在數據處理過程中控制計算任務的調度執行，讓計算在開始執行之前給存儲發送提示性信息，協助存儲系統預判此次任務的IO模式，以做出策略選擇和定向優化。這就是應用感知，這一概念的引入可以使存儲系統變得可控、可視、可變，為存儲賦予了自我調節性能、感知應用、主動適配上層業務場景的能力。
Ⅳ Hbase與HDFS是什麼關系
HDFS是GFS的一種實現，他的完整名字是分布式文件系統，類似於FAT32，NTFS，是一種文件格式，是底層的，Hadoop HDFS為HBase提供了高可靠性的底層存儲支持。
HBase是Google Bigtable的開源實現，類似Google Bigtable利用GFS作為其文件存儲系統，HBase利用Hadoop HDFS作為其文件存儲系統。
(4)存儲層hdfs的全稱擴展閱讀：
Hadoop 中各模塊的作用：
1、Hadoop HDFS為HBase提供了高可靠性的底層存儲支持。
2、Hadoop MapRece為HBase提供了高性能的計算能力。
3、Zookeeper為HBase提供了穩定服務和failover機制。
4、Pig和Hive還為HBase提供了高層語言支持，使得在HBase上進行數據統計處理變得非常簡單。
5、Sqoop則為HBase提供了方便的RDBMS（關系型資料庫）數據導入功能，使得傳統資料庫數據向HBase中遷移變得非常方便。