hadoop用什么數據庫?

　　Hadoop是一個分布式計算框架，用于存儲和處理大規(guī)模數據集。它本身并不依賴特定的數據庫系統(tǒng)，而是可以與多種數據庫系統(tǒng)集成使用。以下是在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中常見的數據庫選擇：

　　1.Apache HBase：

　　HBase是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的一種分布式列存儲數據庫。它構建在Hadoop的HDFS(Hadoop分布式文件系統(tǒng))之上，并提供對結構化數據的快速隨機訪問。HBase適用于需要高吞吐量和低延遲的實時讀寫操作。

　　2.Apache Hive：

　　Hive是一個數據倉庫基礎設施，提供類似于SQL的查詢語言(HiveQL)來查詢和分析存儲在Hadoop集群中的數據。Hive可以將查詢轉換為適合Hadoop MapReduce作業(yè)的任務，并利用Hadoop的并行處理能力。Hive通常在Hadoop上存儲數據的文件系統(tǒng)(如HDFS)之上運行，而不是使用傳統(tǒng)的關系型數據庫。

　　3.Apache Cassandra：

　　Cassandra是一個高度可擴展的分布式數據庫系統(tǒng)，設計用于處理大規(guī)模的分布式數據集。它具有分布式、高可用性和容錯性的特點。Cassandra可以與Hadoop集成，以實現數據的存儲和分析。

　　4.Apache Spark：

　　Spark不是一個數據庫系統(tǒng)，而是一個用于大規(guī)模數據處理和分析的通用計算引擎。然而，Spark可以與多種數據庫系統(tǒng)集成，包括關系型數據庫(如MySQL、PostgreSQL)和NoSQL數據庫(如MongoDB、Cassandra)。Spark提供了與各種數據源進行交互的API，使用戶可以在Spark作業(yè)中讀取和寫入數據。

　　此外，還有其他的數據庫系統(tǒng)，如Apache Phoenix、Apache Accumulo等，它們也可以與Hadoop集成使用。選擇適合特定應用場景的數據庫取決于數據的特性、性能要求和分析需求等因素。

　　需要注意的是，Hadoop本身并不要求使用數據庫系統(tǒng)，而是提供了存儲和處理大規(guī)模數據的基礎設施。數據庫系統(tǒng)的選擇取決于具體的應用需求和數據處理方式。