HDFS是GFS的一種實現，他的完整名字是分布式文件系統，類似于FAT32，NTFS，是一種文件格式，是底層的，Hadoop HDFS為HBase提供了高可靠性的底層存儲支持。

HBase是Google Bigtable的開源實現，類似Google Bigtable利用GFS作為其文件存儲系統，HBase利用Hadoop HDFS作為其文件存儲系統。

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擴展資料：

Hadoop 中各模塊的作用： 

1、Hadoop HDFS為HBase提供了高可靠性的底層存儲支持。

2、Hadoop MapReduce為HBase提供了高性能的計算能力。

3、Zookeeper為HBase提供了穩定服務和failover機制。

4、Pig和Hive還為HBase提供了高層語言支持，使得在HBase上進行數據統計處理變得非常簡單。

5、Sqoop則為HBase提供了方便的RDBMS（關系型數據庫）數據導入功能，使得傳統數據庫數據向HBase中遷移變得非常方便。

HDFS是GFS的一種實現，他的完整名字是分布式文件系統，類似于FAT32，NTFS，是一種文件格式，是底層的，Hadoop HDFS為HBase提供了高可靠性的底層存儲支持。

HBase是Google Bigtable的開源實現，類似Google Bigtable利用GFS作為其文件存儲系統，HBase利用Hadoop HDFS作為其文件存儲系統。

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擴展資料：

異常處理

1，可靠性

HDFS的主要目標就是在存在故障的情況下也能可靠地存儲數據。三個最常見的故障是名字節點故障，數據節點故障和網絡斷開。

2，重新復制

一個數據節點周期性發送一個心跳包到名字節點。網絡斷開會造成一組數據節點子集和名字節點失去聯系。名字節點根據缺失的心跳信息判斷故障情況。

名字節點將這些數據節點標記為死亡狀態，不再將新的IO請求轉發到這些數據節點上，這些數據節點上的數據將對HDFS不再可用，可能會導致一些塊的復制因子降低到指定的值。

名字節點檢查所有的需要復制的塊，并開始復制他們到其他的數據節點上。重新復制在有些情況下是不可或缺的，例如：數據節點失效，副本損壞，數據節點磁盤損壞或者文件的復制因子增大。

3，數據正確性

從數據節點上取一個文件塊有可能是壞塊，壞塊的出現可能是存儲設備錯誤，網絡錯誤或者軟件的漏洞。HDFS客戶端實現了HDFS文件內容的校驗。

當一個客戶端創建一個HDFS文件時，它會為每一個文件塊計算一個校驗碼并將校驗碼存儲在同一個HDFS命名空間下一個單獨的隱藏文件中。

當客戶端訪問這個文件時，它根據對應的校驗文件來驗證從數據節點接收到的數據。如果校驗失敗，客戶端可以選擇從其他擁有該塊副本的數據節點獲取這個塊。

4，元數據失效

FsImage和Editlog是HDFS的核心數據結構。這些文件的損壞會導致整個集群的失效。因此，名字節點可以配置成支持多個FsImage和EditLog的副本。任何FsImage和EditLog的更新都會同步到每一份副本中。

同步更新多個EditLog副本會降低名字節點的命名空間事務交易速率。但是這種降低是可以接受的，因為HDFS程序中產生大量的數據請求，而不是元數據請求。名字節點重新啟動時，選擇最新一致的FsImage和EditLog。

名字節點對于一個HDFS集群是單點失效的。假如名字節點失效，就需要人工的干預。還不支持自動重啟和到其它名字節點的切換。

他們的關系是：hbase是一個內存數據庫，而hdfs是一個存儲空間；是物品和房子的關系。

hdfs只是一個存儲空間，他的完整名字是分布式文件系統。從名字可知他的作用了。
hbase是一個內存數據庫，簡單點說hbase把表啊什么的存在hdfs上。

Hbase與HDFS的性質和屬性。

1、Hbase是Hadoop database，即Hadoop數據庫。它是一個適合于非結構化數據存儲的數據庫，HBase基于列的而不是基于行的模式。

HBase是Google Bigtable的開源實現，類似Google Bigtable利用GFS作為其文件存儲系統，HBase利用Hadoop HDFS作為其文件存儲系統；Google運行MapReduce來處理Bigtable中的海量數據，HBase同樣利用Hadoop MapReduce來處理HBase中的海量數據。

2、HDFS是GFS的一種實現，他的完整名字是分布式文件系統，類似于FAT32，NTFS，是一種文件格式，是底層的。

Hive與Hbase的數據一般都存儲在HDFS上。Hadoop HDFS為他們提供了高可靠性的底層存儲支持。