有没有基于Python的某某数据分布式存储的案例

有很多基于Python的数据分布式存储的案例。以下是其中几个：

Apache Hadoop：Hadoop是一个基于Java的开源框架，但是它也提供了Python API。Hadoop是一个分布式存储和计算平台，用于处理大规模数据集。

Apache Spark：Spark是一个快速通用的计算引擎，可用于大规模数据处理。它支持Python语言，并提供了Python API。

Apache Cassandra：Cassandra是一个高度可伸缩的分布式数据库，具有强大的容错能力。Cassandra提供了Python驱动程序，可用于Python应用程序。

Apache HBase：HBase是一个分布式非关系型数据库，可在Hadoop集群上运行。它支持Python API。

PySpark：PySpark是Spark的Python API，它允许您使用Python编写Spark作业。

针对百T级别的实时数据，一些适合的数据库包括：

1 Apache Cassandra：Cassandra是一个开源的分布式NoSQL数据库，可以实现水平扩展，支持百T级别的数据存储和读取，并且具备高可用性和高性能。

2 Apache HBase：HBase是一个分布式的NoSQL数据库，特别适合存储大规模的结构化数据，并且可以提供实时读写 *** 作。它可以与Hadoop生态系统中的其他组件（如Hadoop、Hive和Pig）集成，支持海量数据的处理和分析。

3 MongoDB：MongoDB是一个基于文档的NoSQL数据库，支持高性能、高可用性和高扩展性，并且可以实现水平扩展。它还具有灵活的数据模型和强大的查询能力，适用于大规模的数据存储和处理。

4 Apache Druid：Druid是一个开源的分布式实时数据存储和查询系统，可以支持百T级别的数据存储和实时查询。它主要用于OLAP（在线分析处理）场景，可以提供快速的数据分析和查询功能。

需要注意的是，选择数据库时需要考虑到数据的类型、数据量、性能要求、数据一致性、容错性等因素，结合具体需求进行选择。

MongoDB——是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++语言编写，其目的是为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案，最大的特点在于它支持的查询语言非常强大，局域高性能、易部署、存储数据方便、模式自由等特点。

Cassandra——是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存收件箱等简单格式数据，具有模式灵活、多数据中心识别，可扩展性强等特点 。

Hadoop HBASE——采用了Google BigTable的稀疏的,面向列的数据库实现方式的理论,建立在hadoop的hdfs上。

Couchbase——是一个集群化的、基于文档的数据库系统，它使用一个缓存层来提供非常快的数据访问，将大部分数据都存储在 RAM 中。

Neo4j——是面向网络的数据库。也就是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但它将结构化数据存储在网络上而不是在表中。

下面哪些是非关系型数据库，非关系型数据库有：

1、MongoDB，是一个面向文档的开源NoSQL数据库；

2、Cassandra，是Facebook为收件箱搜索开发的；

3、Redis，是最著名的键值存储。

NoSQL数据库（非关系型数据库）是用于存储和检索数据的非关系数据库系统。在当今世界，我们不应该只以没有预定义固定模式的表格式存储所有数据（固定没有列）。像用户生成的数据、地理位置数据、物联网生成的数据一样，社交图是真实世界数据呈指数级增长的例子。这些庞大的数据也需要大量的处理。这时NoSQL数据库就出现了。使用NoSQL数据库，我们可以存储和退休的文件，键值，图形为基础的数据容易和更快。我们可以很容易地避免复杂的SQL连接 *** 作。易于使用NoSQL DBs对实际问题（web和企业业务应用程序）进行水平伸缩。

1 将数据存储到Cassandra数据库中。

2 Cassandra是一个分布式的NoSQL数据库，数据以键值对的形式存储在多个节点上。

数据输入是指将数据写入Cassandra的节点中，以便后续进行查询和分析。

3 数据输入可以通过Cassandra提供的API、命令行工具或第三方工具（如DataStax Studio）进行。

同时，Cassandra还支持数据批量导入，以提高数据输入的效率。

通常数据库分为关系型数据库和非关系型数据库，关系型数据库的优势到现在也是无可替代的，比如MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比较小型的Access等等数据库，这些数据库支持复杂的SQL *** 作和事务机制，适合小量数据读写场景；但是到了大数据时代，人们更多的数据和物联网加入的数据已经超出了关系数据库的承载范围。

大数据时代初期，随着数据请求并发量大不断增大，一般都是采用的集群同步数据的方式处理，就是将数据库分成了很多的小库，每个数据库的数据内容是不变的，都是保存了源数据库的数据副本，通过同步或者异步方式保证数据的一致性，每个库设定特定的读写方式，比如主数据库负责写 *** 作，从数据库是负责读 *** 作，等等根据业务复杂程度以此类推，将业务在物理层面上进行了分离，但是这种方式依旧存在一定的负载压力的问题，企业数据在不断的扩增中，后面就采用分库分表的方式解决，对读写负载进行分离，但是这种实现依旧存在不足，且需要不断进行数据库服务器扩容。

NoSQL数据库大致分为5种类型

1、列族数据库：BigTable、HBase、Cassandra、Amazon SimpleDB、HadoopDB等，下面简单介绍几个

（1）Cassandra：Cassandra是一个列存储数据库，支持跨数据中心的数据复制。它的数据模型提供列索引，log-structured修改，支持反规范化，实体化视图和嵌入超高速缓存。

（2）HBase：Apache Hbase源于Google的Bigtable，是一个开源、分布式、面向列存储的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一样的功能。

（3）Amazon SimpleDB：Amazon SimpleDB是一个非关系型数据存储，它卸下数据库管理的工作。开发者使用Web服务请求存储和查询数据项

（4）Apache Accumulo：Apache Accumulo的有序的、分布式键值数据存储，基于Google的BigTable设计，建立在Apache Hadoop、Zookeeper和Thrift技术之上。

（5）Hypertable：Hypertable是一个开源、可扩展的数据库，模仿Bigtable，支持分片。

（6）Azure Tables：Windows Azure Table Storage Service为要求大量非结构化数据存储的应用提供NoSQL性能。表能够自动扩展到TB级别，能通过REST和Managed API访问。

2、键值数据库：Redis、SimpleDB、Scalaris、Memcached等，下面简单介绍几个

（1）Riak：Riak是一个开源，分布式键值数据库，支持数据复制和容错。（2）Redis：Redis是一个开源的键值存储。支持主从式复制、事务，Pub/Sub、Lua脚本，还支持给Key添加时限。

（3）Dynamo：Dynamo是一个键值分布式数据存储。它直接由亚马逊Dynamo数据库实现；在亚马逊S3产品中使用。

（4）Oracle NoSQL Database：来自Oracle的键值NoSQL数据库。它支持事务ACID（原子性、一致性、持久性和独立性）和JSON。

（5）Oracle NoSQL Database：具备数据备份和分布式键值存储系统。

（6）Voldemort：具备数据备份和分布式键值存储系统。

（7）Aerospike：Aerospike数据库是一个键值存储，支持混合内存架构，通过强一致性和可调一致性保证数据的完整性。

3、文档数据库：MongoDB、CouchDB、Perservere、Terrastore、RavenDB等，下面简单介绍几个

（1）MongoDB：开源、面向文档，也是当下最人气的NoSQL数据库。

（2）CounchDB：Apache CounchDB是一个使用JSON的文档数据库，使用Javascript做MapReduce查询，以及一个使用>

服务端 先停止监听服务，然后修改ORACLE_HOME/network/admin/listenerora文件里PORT=的值，然后重启监听服务 客户端 修改ORACLE_HOME/network/admin/tnsnames,ora文件里PORT=的值

Cass复合线加点的命令是指在Cassandra数据库中使用复合线加点的命令。Cassandra的复合线加点命令可以用来查询、更新和删除数据。具体来说，可以使用复合线加点命令来查询特定的行或列，更新特定的行或列，或者删除特定的行或列。Cassandra的复合线加点命令也可以用来添加新的行或列，并且可以指定特定的数据类型。此外，Cassandra还提供了一些特殊的复合线加点命令，用于查询特定的行或列，以及查询特定的行或列的值。总之，Cassandra的复合线加点命令可以用来查询、更新和删除数据，以及添加新的行或列，并且可以指定特定的数据类型。

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