在大数据飞速发展的今天，Hadoop作为主流的技术框架之一，也成为大数据技术学习当中的重点。而在Hadoop技术框架当中，关于Hadoop数据库学习的相关知识，是很多同学反映的难点之一。下面呢，我们就基于Hadoop数据库的相关知识点，给大家做一个全面的解析。在大数据处理当中，数据存储的问题是需要解决的第一道障碍，在解决了数据存储问题之后，才能谈得上下一步的数据处理、数据分析挖掘等。
Hadoop为了解决大数据存储的问题，设计了分布式文件系统HDFS，在一群计算机上搭建起集群环境，当面临大规模的数据存储任务时，将大的任务拆分成若干个小的任务，分别存储在集群上的各台机器当中。Hadoop数据库学习需要掌握的第一个知识点就是Hadoop数据库的高可用性。Hadoop不限定数据结构，所以面对各种格式的数据文件都能整合到一个框架之下，Hadoop中的所有数据都存储为文件系统，Hive和Immpala等建立在Hadoop文件系统上的数据仓储架构则使用户能够以表格式查看基础数据。Hadoop采用读时模式，提高了其对所有数据集的通用性。只要是存在于集群环境当中的数据，当发出数据读取需求时，只需要去文件所在的位置找到这个文件进行，并且因为冗余存储模式，Hadoop可以提供至少三个文件副本，这就意味着，在实际工作当中，文件彻底损毁或者找不到的情况能够得到极大的避免。Hadoop数据库，基于Hadoop集群来工作，集群对于硬件系统的要求并不高，当企业进一步发展，面临更大规模的数据存储任务时，也只需要继续往集群上添加新的机器就行了，以很低的成本就能实现后续的运行和维护。关于Hadoop数据库学习，以上就是今天为大家分享的一些重要知识点，需要知道的是，在Hadoop大数据处理平台之上，数据库还是占据比较重要的地位的，这也是大数据处理的底层支持基础。