Hadoop和Flink是两个广泛使用的大数据处理框架，它们各自具有独特的数据存储和管理特性。以下是它们在数据存储方面的相关介绍：
Hadoop数据存储
- HDFS：作为Hadoop的核心组件之一，HDFS负责存储和管理大数据。它将数据划分为多个块，并将这些块分布在各个计算机节点上，以实现数据的高可靠性和高吞吐量访问。
- 数据存储类型：
- HDFS：适合存储大规模数据集，提供高容错性和高可靠性。
- 其他存储选项：如Amazon S3、HBase等，提供灵活的数据存储解决方案。
Flink数据存储
- 数据存储类型：
- 流式数据输入：支持如Kafka、Datahub等流式数据源。
- 静态数据输入：支持如RDS、HBase等静态数据源，提供数据关联查询。
- 结果表输出：支持如MaxCompute、Elasticsearch等数据存储系统，用于存储处理结果。
- Flink与数据湖：Flink可以将处理后的数据写入到数据湖中，如Delta Lake、Iceberg等，提供高扩展性和灵活性。
Hadoop与Flink在数据存储方面的主要差异
- 存储目标：Hadoop主要关注于大规模数据的长期存储和访问，而Flink则更侧重于实时数据的流处理和存储。
- 存储方式：Hadoop通过HDFS等分布式文件系统存储数据，强调数据的可靠性和容错性；Flink则支持多种存储类型，包括流存储和湖存储，以支持实时分析和处理。
通过上述分析，我们可以看到Hadoop和Flink在数据存储方面各有侧重，选择哪个框架取决于具体的业务需求和技术栈。