Hadoop和Flink是兩個廣泛使用的大數據處理框架，它們各自具有獨特的數據存儲和管理特性。以下是它們在數據存儲方面的相關介紹：
Hadoop數據存儲
- HDFS：作為Hadoop的核心組件之一，HDFS負責存儲和管理大數據。它將數據劃分為多個塊，并將這些塊分布在各個計算機節點上，以實現數據的高可靠性和高吞吐量訪問。
- 數據存儲類型：
- HDFS：適合存儲大規模數據集，提供高容錯性和高可靠性。
- 其他存儲選項：如Amazon S3、HBase等，提供靈活的數據存儲解決方案。
Flink數據存儲
- 數據存儲類型：
- 流式數據輸入：支持如Kafka、Datahub等流式數據源。
- 靜態數據輸入：支持如RDS、HBase等靜態數據源，提供數據關聯查詢。
- 結果表輸出：支持如MaxCompute、Elasticsearch等數據存儲系統，用于存儲處理結果。
- Flink與數據湖：Flink可以將處理后的數據寫入到數據湖中，如Delta Lake、Iceberg等，提供高擴展性和靈活性。
Hadoop與Flink在數據存儲方面的主要差異
- 存儲目標：Hadoop主要關注于大規模數據的長期存儲和訪問，而Flink則更側重于實時數據的流處理和存儲。
- 存儲方式：Hadoop通過HDFS等分布式文件系統存儲數據，強調數據的可靠性和容錯性；Flink則支持多種存儲類型，包括流存儲和湖存儲，以支持實時分析和處理。
通過上述分析，我們可以看到Hadoop和Flink在數據存儲方面各有側重，選擇哪個框架取決于具體的業務需求和技術棧。
