Подскажите по ходупу. С точки зрения процесса. Спарк забирает

из источников , преобразует и кладёт в хдфс. А читают тоже с хдфс или из него данные попадают в хбэйс и хайв?

В типичном процессе использования Apache Spark данные могут быть считаны из различных источников, затем преобразованы и сохранены. В контексте работы с Hadoop Distributed File System (HDFS), Spark может использовать HDFS как источник данных, а также в качестве хранилища результатов. Итак, данные могут быть считаны из различных источников, таких как базы данных, файловые системы или внешние источники данных. Spark предоставляет API для работы с разными форматами данных и источниками, включая HDFS, Hive и HBase. После загрузки данных Spark выполняет операции преобразования и анализа с использованием распределенных вычислительных ресурсов. Результирующий набор данных может быть сохранен в различных форматах и хранилищах, включая HDFS, Hive или HBase. Таким образом, Spark может как читать данные из HDFS, так и записывать данные в HDFS, Hive или HBase, в зависимости от вашего выбранного хранилища и потребностей вашего процесса обработки данных.

О супер, тогда вопрос с чем связан выбор каждого таргета из этих трёх

Да спроси уже сам у chatgpt)

Выбор таргета (цели) данных (HDFS, Hive или HBase) зависит от конкретных требований и характеристик вашего проекта или аналитической задачи. Вот несколько соображений, которые могут помочь в выборе таргета для хранения и обработки данных: 1. HDFS (Hadoop Distributed File System): HDFS является распределенной файловой системой, хорошо масштабируемой и подходит для хранения больших объемов неструктурированных или полуструктурированных данных. Если ваша задача предполагает обработку больших объемов данных, в том числе с использованием распределенных алгоритмов Spark, то HDFS может быть хорошим выбором. 2. Hive: Hive - это среда для выполнения аналитических запросов и обработки данных, построенная поверх Hadoop и HDFS. Hive предоставляет SQL-подобный язык запросов, позволяющий выполнять сложные операции аналитики на больших объемах данных. Если вы больше предпочитаете использовать SQL для работы с данными и требуется поддержка метаданных и схемы, Hive может быть хорошим выбором. 3. HBase: HBase - это распределенная NoSQL база данных, которая основана на модели ключ-значение (key-value). HBase обеспечивает скоростной доступ к данных и подходит для случаев, когда требуется высокая производительность при чтении и записи данных. Если вашей задачей является обработка данных с высокими требованиями к производительности и низкой задержкой, HBase может быть подходящим выбором. Окончательный выбор таргета данных зависит от особенностей вашей задачи, требований к масштабируемости, производительности, структурированности данных и предпочтений в использовании определенной технологии и языка запросов. Также важно учесть наличие и поддержку инфраструктуры для каждого из таргетов данных.

Благодарю)