mapreduce和hbase的关系,哪些描述是正确的
    目前关于 mapreduce 和 hbase 的关系，哪些描述是正确的？（一）原本 mapreduce 的提出就与 hbase 有很大关联。通过在 mapreduce 中使用 http 请求、 soap 或 xml 消息， hbase 可以向其他应用程序或服务器发送数据。这也意味着当需要处理某项任务时，其他程序和服务器就会接收到这些请求。（二）不仅如此，在 hadoop 框架下创建的数据库中，传统的 odbc 连接是通过 java 控制台完成的。而且在使用 hdfs 时，对于特定于 hbase 的数据库类型，也存在着相似的方法来读取它们。这表明，这两种架构是共享的，并且两者之间的依赖性是很强的。
    为了对这个问题进行更深入地探讨，我决定去探索一下 hadoop、 HDFS 和 Hadoop 集的实现，了解它们各自的优势。首先，我想说明的是，在本文中，我将使用高性能计算（ HPC）作为一个例子，因为我觉得，对于集来说，它是最常见的。我还想展示一下这些集的优缺点，并总结一下其他的集的好处。（三）为了简单起见，我把 HDFS 看做是一种分布式数据库系统，而 Hadoop 则被视为是一种高级分布式处理技术。HDFS 中的每个节点都运行 Hadoop 操作系统，并且可以从多个节点获取数据。HDFS 和 Hadoop 之间存在很大差异，
hbase属于什么数据库因为 HDFS 拥有非常庞大的数据集合。它们主要包含的数据结构是 MapReduce 和 Hive。但是， Hadoop 集不支持 HDFS。在我对 Hadoop 集进行测试后，我可以清楚地认识到，这种数据集在 Hadoop 中是无效的。

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