Hadoop的数据管理，主要包括Hadoop的分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase和数据仓库工具Hive的数据管理。
1、HDFS的数据管理
HDFS是分布式计算的存储基石，Hadoop分布式文件系统和其他分布式文件系统有很多类似的特质：
对于整个集群有单一的命名空间；
具有数据一致性。适合一次写入多次读取的模型，客户端在文件没有被成功创建之前是无法看到文件存在的；
文件会被分割成多个文件块，每个文件块被分配存储到数据节点上，而且会根据配置由复制文件块来保证数据的安全性。
HDFS通过三个重要的角色来进行文件系统的管理：NameNode、DataNode和Client。NameNode可以看做是分布式文件系统中的管理者，主要负责管理文件系统的命名空间、集群配置信息和存储块的复制等。NameNode会将文件系统的 Metadata存储在内存中，这些信息主要包括文件信息、每一个文件对应的文件块的信息和每一个文件块在DataNode中的信息等。 DataNode是文件存储的基本单元，它将文件块（Block）存储在本地文件系统中，保存了所有Block的Metadata，同时周期性地将所有存在的 Block信息发送给NameNode。Client就是需要获取分布式文件系统文件的应用程序。以下通过三个具体的操作来说明HDFS对数据的管理。
文件写入
1） Client向NameNode发起文件写入的请求。
2）NameNode根据文件大小和文件块的配置情况，返回给Client它所管理的DataNode的信息。
3）Client将文件划分为多个Block，根据DataNode的地址信息，按顺序将其写入每一个DataNode块中。
文件读取
1） Client向NameNode发起读取文件的请求。
2） NameNode返回文件存储的DataNode信息。
3）Client读取文件信息。
文件块（Block）复制
1） NameNode发现部分文件的Block不符合最小复制数这一要求或部分DataNode失效。
2）通知DataNode相互复制Block。
3）DataNode开始直接相互复制。
HDFS作为分布式文件系统在数据管理方面还有几个值得借鉴的功能：
文件块（Block）的放置：一个Block会有三份备份，一份放在NameNode指定的DataNode上，另一份放在与指定的DataNode不在同一台机器上的DataNode上，最后一份放在与指定的DataNode在不同Rack上的DataNode上。备份的目的是为了数据安全，采用这种配置方式主要是考虑同一Rack失败的情况，以及不同Rack之间的数据拷贝会带来的性能问题。
心跳检测：用心跳检测DataNode的健康状况，如果发现问题就采取数据备份的方式来保证数据的安全性。
数据复制（场景为DataNode失败、需要平衡DataNode的存储利用率和平衡DataNode数据交互压力等情况）：使用Hadoop时可以用HDFS的balancer命令配置Threshold来平衡每一个DataNode的磁盘利用率。假设设置了Threshold为10%，那么执行balancer命令的时候，首先会统计所有DataNode的磁盘利用率的平均值，然后判断如果某一个DataNode的磁盘利用率超过这个均值，那么将会把这个DataNode的block转移到磁盘利用率低的DataNode上，这对于新节点的加入来说十分有用。
数据校验：采用CRC32做数据校验。在写入文件Block的时候，除了写入数据外还会写入校验信息，在读取的时候则需要校验后再读入。
安全模式：分布式文件系统启动的时候会有安全模式（系统运行期间也可以通过命令进入安全模式），当分布式文件系统处于安全模式时，文件系统中的内容不允许修改也不允许删除，直到安全模式结束。安全模式主要是为了在系统启动的时候检查各个DataNode上的数据块的有效性，同时根据策略进行必要的复制或删除部分数据块。在实际操作过程中，若在系统启动时修改和删除文件会出现安全模式不允许修改的错误提示，只需要等待一会儿即可。
2、HBase的数据管理
HBase是一个类似Bigtable的分布式数据库，它的大部分特性和Bigtable一样，是一个稀疏的、长期存储的（存在硬盘上）、多维度的排序映射表。这张表的索引是行关键字、列关键字和时间戳。每个值是一个不解释的字符数组，数据都是字符串，没有类型。用户在表格中存储数据，每一行都有一个可排序的主键和任意多的列。由于是稀疏存储的，所以同一张表里面的每一行数据都可以有截然不同的列。列名字的格式是“<family>:<label>”，它是由字符串组成的，每一张表有一个family集合，这个集合是固定不变的，相当于表的结构，只能通过改变表结构来改变表的family集合，但是label值相对于每一行来说都是可以改变的。
HBase把同一个family中的数据存储在同一个目录下，而HBase的写操作是锁行的，每一行都是一个原子元素，都可以加锁。所有数据库的更新都有一个时间戳标记，每次更新都会生成一个新的版本，而HBase会保留一定数量的版本，这个值是可以设定的。客户端可以选择获取距离某个时间点最近的版本，或者一次获取所有版本。详见：http://jiajun.iteye.com/blog/899632。
那么HBase作为分布式数据库在整体上从集群出发又是如何管理数据的呢？HBase在分布式集群上主要依靠由Zookeeper、RegionServer、Master、Client组成的体系结构从整体上管理数据。
1）Zookeeper
保证任何时候，集群中只有一个master；存贮所有Region的寻址入口；实时监控Region Server的状态，将Region server的上线和下线信息实时通知给Master；存储Hbase的schema,包括有哪些table，每个table有哪些column family。
2）Master
一个HBase只部署一台主服务器，它通过领导选举算法（Leader Election Algorithm）确保只有唯一的主服务器是活跃的，ZooKeeper保存主服务器的服务器地址信息。如果主服务器瘫痪，可以通过领导选举算法从备用服务器中选择新的主服务器。
为Region server分配region；负责region server的负载均衡；发现失效的region server并重新分配其上的region。
3）RegionServer
Region server维护Master分配给它的region，处理对这些region的IO请求；Region server负责切分在运行过程中变得过大的region。
4）Client
包含访问hbase的接口，client维护着一些cache来加快对hbase的访问，比如regione的位置信息。
3、Hive的数据管理
Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 QL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。作为一个数据仓库，Hive的数据管理按照使用层次可以从元数据存储、数据存储和数据交换三个方面来介绍。
1）元数据存储
Hive 将元数据存储在 RDBMS 中，有三种模式可以连接到数据库：
Single User Mode：此模式连接到一个 In-memory 的数据库 Derby，一般用于 Unit Test。
Multi User Mode：通过网络连接到一个数据库中，这是最常用的模式。
Remote Server Mode：用于非 Java 客户端访问元数据库，在服务器端启动一个 MetaStoreServer，客户端则利用 Thrift 协议通过 MetaStoreServer来访问元数据库。
元数据存储：通常是存储在关系数据库中的，如MySQL、Derby等。
2）数据存储
首先，Hive 没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由地组织 Hive 中的表，只需要在创建表的时候告诉 Hive 数据中的列分隔符和行分隔符，它就可以解析数据了。
其次，Hive 中所有的数据都存储在 HDFS 中，Hive 中包含4种数据模型：Table、External Table、Partition、Bucket。
3）数据交换
数据交换主要分为以下几个部分： 
用户接口：包括客户端、Web界面和数据库接口。
元数据存储：data about data。Hive 中的元数据包括表的名字、表的列和分区及其属性、表的属性（是否为外部表等）、表数据所在的目录等。
解释器、编译器、优化器完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化到查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后由 MapReduce调用执行。
Hadoop：Hive 的数据存储在 HDFS 中，大部分的查询由 MapReduce 完成（包含 * 的查询不会生成 MapRedcue 任务，比如 select * from tbl）。
4、hive和Hbase整合
HBase是一个分布式的基于列存储的非关系型数据库。HBase的查询效率很高，主要由于查询和展示结果。
hive是分布式的关系型数据库。主要用来并行分布式 处理 大量数据。hive中的所有查询除了"select * from table;"都是需要通过MapReduce的方式来执行的。由于要走MapReduce，即使一个只有1行1列的表，如果不是通过select * from table;方式来查询的，可能也需要8、9秒。但hive比较擅长处理大量数据。当要处理的数据很多，并且Hadoop集群有足够的规模，这时就能体现出它的优势。 通过hive的存储接口，hive和Hbase可以整合使用。
Hive与HBase的整合功能的实现是利用两者本身对外的API接口互相进行通信，相互通信主要是依靠hive_hbase-handler.jar工具类 (Hive Storage Handlers )， 大致意思如图所示：
以上从Hadoop的分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase和数据仓库工具Hive入手介绍了Hadoop的数据管理，它们都通过自己的数据定义、体系结构实现了数据从宏观到微观的立体化管理，完成了Hadoop平台上大规模的数据存储和任务处理。