CDH 数据库：大数据时代的得力工具 (cdh 数据库)
随着互联网的发展，数据的处理和管理成为了企业不可避免的任务。传统的数据库已经不能满足互联网企业的需求，如何处理庞大的数据量、如何保证数据的安全性和持久性、如何快速地对数据进行查询和分析，都成为了企业所面临的巨大挑战。在这样的背景下，CDH 数据库应运而生，成为了大数据时代的得力工具。
CDH 数据库是什么？
CDH 数据库全称“Cloudera Distributed Hadoop”，是基于 Apache Hadoop 分布式计算框架的数据库。Hadoop 是由 Apache 基金会维护的分布式计算框架，可以处理大规模数据。在 Hadoop 中，数据存储在分布式文件系统 HDFS 中，通过 MapReduce 进行分布式计算。CDH 数据库是基于 Hadoop 的一个分布式数据库，可以在大规模集群上进行数据的存储、管理和查询等操作。
CDH 数据库的特点
1. 可扩展性强
CDH 数据库采用分布式架构，可以随着数据量的增加，方便地扩展到上千个节点。这种可扩展性让大数据时代的数据处理变得更加顺畅。
2. 安全性高
CDH 数据库采用 Kerberos 身份验证和数据加密技术，可以很好地保障数据的安全性。即使出现数据泄露，黑客也无法解密数据。
3. 可靠性高
CDH 数据库采用 Hadoop 的文件系统 HDFS，可以在多个节点上备份数据，保证数据的持久性和可靠性。即使节点出现故障，也不会影响数据的完整性和可用性。
4. 适用性广
CDH 数据库支持多种数据格式，如文本、关系型数据、网页、日志等，非常适合进行日志分析、机器学习、数据挖掘等任务。
CDH 数据库的应用场景
1. 社交网络
随着社交网络的兴起，企业需要处理的数据量越来越大。CDH 数据库可以帮助企业快速地处理和查询这些数据，提升用户体验。
2. 金融
金融领域的数据量非常庞大，而且数据的安全性和可靠性要求非常高。CDH 数据库可以帮助金融企业快速地处理海量数据，并确保数据的安全性和可靠性。
3. 制造业
制造业需要收集和分析大量的生产数据和质量数据。CDH 数据库可以帮助企业快速地处理这些数据，并进行有效的分析和监控，提高生产效率和产品质量。
4. 零售
零售行业需要处理的数据量也非常大，包括销售数据、库存数据、客户数据等。CDH 数据库可以帮助零售企业进行数据的实时分析和预测，从而提升销售业绩和客户体验。
CDH 数据库的优势
1. 高性能
CDH 数据库采用高效的分布式计算框架，可以快速地处理和查询大规模数据。
2. 低成本
CDH 数据库采用开源技术，无需支付高额的授权费用，从而节省了企业的成本。
3. 灵活性
CDH 数据库支持多种数据格式和查询方式，具有很高的灵活性和可扩展性。
4. 易用性
CDH 数据库提供了很多易用的工具和接口，让用户可以方便地进行数据的管理、查询和分析。
CDH 数据库是大数据时代的得力工具，具有可扩展性强、安全性高、可靠性高、适用性广等特点，能够帮助企业快速地处理和管理大规模数据。CDH 数据库的应用场景非常广泛，包括社交网络、金融、制造业、零售等各个领域。CDH 数据库的优势也非常明显，具有高性能、低成本、灵活性和易用性等特点。对于希望在大数据时代中获得竞争优势的企业来说，CDH 数据库不容错过。
相关问题拓展阅读：
mysql导入到hive hdfs上显示又数据了 hive表里面什么都没有
hdfs显示但是hive里面没有慎余尘的话，很宽禅可能hive配置使用的是自带的deby数据库。毁丛hive的配置文件弄好，如果用sqoop的话，把hive的配置文件hive-site.sh拷贝一份到sqoop的conf目录下，让sqoop知道保存的数据是到mysql元数据库的hive。
基础环境
sqoop：sqoop-1.4.5+cdh5.3.6+78，hive：hive-0.13.1+cdh5.3.6+397，hbase：hbase-0.98.6+cdh5.3.6+115
Sqool和Hive、HBase简介
Sqoop
Sqoop是一个用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转消冲指移的开源工具，可以将一个判袭关系型数据库（例如 ： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导拿配进到关系型数据库中。
Hive
不想用程序语言开发MapReduce的朋友比如DB们，熟悉SQL的朋友可以使用Hive开离线的进行数据处理与分析工作。
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。
大数据专业都需要学习哪些软件啊？
1、基础课程：数学分析、高等代数、普高携慎通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。
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接下来是大数据专业学习的第二阶段：大数据理论及核心技术。第二阶段也被分为了基础和进阶两部分，先理解基础知识，再进一步对知识内容做深入的了解和实践。基础部分包括：布式存储技术原理与应用、分布式计算技术、HADOOP集群搭建、运维；进阶内容包括：HDFS高可靠、ZOOKEEPER、CDH、Shuffle、HADOOP源码分析、HIVE、HBASE、Mongodb、HADOOP项目实战。
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