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hadoop3.0和sqoop兼容吗?
两者彼此兼容，这使得这对组合成为一种功能极其强大的解决方案，适合诸多大数据应用场合。
如果使用的是较旧版本的Sqoop和Hadoop，可以考虑升级到较新的版本，以获得更好的兼容性和性能。使用其他工具：如果问题仍然无法解决，可以尝试使用其他工具进行数据迁移，例如Flume、ApacheNiFi或自定义脚本等。
我从谷歌上找到的说明是，atlas没有支持到hive内部表（managed table）的lineage，只有External修饰的表才能生成血缘。但是解决方案我也没找到啊。。
hadoop0的定义是开源的大数据框架，可运行在大规模集群上，进行分布式的存储和计算。大数据Hadoop原理，就是基于Hadoop，能够高效地处理海量数据的分布式并行程序，将其运行于成百上千个节点组成的大规模计算机集群上。
知道sqoop是HDFS和其他数据源之间的数据交换工具； 知道flume可以用作实时的日志采集。
hbase数据库是关系型数据库吗
关于hbase的描述正确的是是Google的BigTable的开源实现；运行于HDFS文件系统之上；HBase是一个开源的非关系型分布式数据库；主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。
HBase是一种分布式、面向列的NoSQL数据库，而传统数据库通常是基于关系模型的关系型数据库。这两种数据库在数据存储方式上有所区别。HBase采用了列式存储的方式，将数据按列存储，适合存储大规模、稀疏的数据。
以下是几种常见的非关系型数据库：MongoDB、HBase、Redis、CouchDB、Neo4j等。MongoDB：MongoDB是一种面向文档的数据库，采用BSON（二进制JSON）格式存储数据。
目前哪些NoSQL数据库应用广泛,各有什么特点
NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系，这样就非常容易扩展。也无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。
以下是常见的NoSQL数据库类型： 键值存储（Key-Value Store）： 这类数据库以键值对的形式存储数据，通常提供简单的数据检索功能。Redis就是一种流行的键值存储数据库。
分布式nosql，具备了区别mysql的最大亮点：可扩展性。
nosql数据库有哪些呢？不知道的小伙伴来看看小编今天的分享吧！常见的nosql数据库有Redis、Memcache、MongoDb。
hadoop和mangoDb用作大数据分析哪个更好
MongoDB 是世界领先的数据库软件。它基于 NoSQL 数据库，可用于存储比基于 RDBMS 的数据库软件更多的数据量。MongoDB 功能强大，是最好的大数据分析工具之一。它使用集合和文档，而不是使用行和列。
Cloudera 实际上，Cloudera只是增加了一些其它服务的Hadoop，因为大数据并不是容易搞，需要我们构建大数据集群， 而Cloudera的团队就可以为我们提供这些服务，还能帮培训员工。
Cloudera数据分析 Cloudera实际上是增加了一些额外服务的Hadoop，非常需要这个，因为大数据不容易搞。Cloudera的服务团队不仅可以帮助构建大数据集群，还可以帮助培训员工，更好地访问数据。
Apache Cassandra是一个分布式数据库，可提供高可用性和可扩展性，而不会影响性能效率。
数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。
还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。
