什么是数据库系统数据库与信息库的区别是什

通俗地说，数据库是存放大量数据的仓库，而信息库是存放大量信息的仓库。数据库和信息库是不一样的。

从概念上讲，数据不等于信息。信息往往用数据来表示，信息要经过处理才成为有一定意义且具有某类形式的数据。例如，气象工程师利用各种仪器记录风向、风速、降雨量、温度、湿度等数据，再绘制成气象云图，从而获得气象信息，由此作出晴或多云等天气预报。数据是表示信息的，在计算机中信息是一组数字、字母或符号，计算机可以对它进行加工处理。

从组织形式看，数据库和信息库也有着各自不同的特点。

首先，数据库中存储的数据要求尽可能没有重复。例如：银行在办理存款、贷款等业务时，需要在文件上保存客户的姓名和地址。假定每个部门都有一个客户文件，那么这个客户的姓名和地址就要被存储三次。如果这个客户迁居到其他地方，那么就要在三个文件中修改这个客户的地址。若建立了客户数据库，此时客户的姓名和地址仅需存储一次，修改时也只需要改一次。所以，用数据库方法能够减少数据的重复存储。但信息库中的大量信息却是可以有部分重复的。

其次，数据库中数据的存放是独立的，用户 *** 作启动应用程序时不必知道数据存放在什么地方和怎样存放，这些事都由计算机系统自动完成。这样，用户就能集中精力设计出好的应用程序。而对于存放在信息库中的信息，用户使用时必须清楚地了解存放信息的每一种设备放在哪里，随后才能存取。

再次，存储数据的数据库必须有一定格式，而存储在信息库中的信息无需格式，只注重于存储信息的各种设备，如胶卷、、磁盘、光盘等等。只要保证这些设备完好无损，就能保证信息的真实可靠。

知识点

数据压缩技术

数据压缩技术，就是用最少的数码来表示信号的技术。在现今的电子信息技术领域，正发生着一场有长远影响的数字化革命。由于数字化的多媒体信息尤其是数字视频、音频信号的数据量特别庞大，如果不对其进行有效的压缩就难以得到实际的应用。因此，数据压缩技术已成为当今数字通信、广播、存储和多媒体娱乐中的一项关键的共性技术。

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了解数据库，各种电子产品中都存在数据库的应用，在日常生活、工作、学习、还有就医、娱乐等等各个方面！例如：电脑、电视、手机、广播、各种软件等等！

数据库是存放数据的仓库。它的存储空间很大，可以存放百万条、千万条、上亿条数据。但是数据库并不是随意地将数据进行存放，是有一定的规则的，否则查询的效率会很低。当今世界是一个充满着数据的互联网世界，充斥着大量的数据。

即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多，比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据，图像、音乐、声音都是数据。

分布式数据库相关延伸：

所谓的分布式数据库技术，就是结合了数据库技术与分布式技术的一种结合。具体指的是把那些在地理意义上分散开的各个数据库节点，但在计算机系统逻辑上又是属于同一个系统的数据结合起来的一种数据库技术。

既有着数据库间的协调性也有着数据的分布性。这个系统并不注重系统的集中控制，而是注重每个数据库节点的自治性，此外为了让程序员能够在编写程序时可以减轻工作量以及系统出错的可能性，一般都是完全不考虑数据的分布情况，这样的结果就使得系统数据的分布情况一直保持着透明性。

数据独立性概念在分布式数据库管理系统中同样是十分重要的一环，但是不仅如此，分布式数据管理系统还增加了一个叫分布式透明性的新概念。这个新概念的作用是让数据进行转移时使程序正确性不受影响，就像数据并没有在编写程序时被分布一样。

在分布式数据库里，数据冗杂是一种被需要的特性，这点和一般的集中式数据库系统不一样。第一点是为了提高局部的应用性而要在那些被需要的数据库节点复制数据。第二点是因为如果某个数据库节点出现系统错误，在修复好之前，可以通过 *** 作其他的数据库节点里复制好的数据来让系统能够继续使用，提高系统的有效性。

今天真是一个美好的时代，有无数的开源系统可以为我们提供服务，现在有许多开发软件可以用到工业大数据中，当然很多系统还不成熟，应用到工业中还需要小心，并且需要开发人员对其进行一定的优化和调整。下面就简单介绍一些开源的大数据工具软件，看看有哪些能够应用到工业大数据领域。

下面这张图是我根据网上流传的一张开源大数据软件分类图整理的：

我们可以把开源大数据软件分成几类，有一些可以逐步应用到工业大数据领域，下面就一一介绍一下这些软件。（以下系统介绍大都来源于网络）

1、数据存储类

（1）关系数据库MySQL

这个就不用太多介绍了吧，关系型数据库领域应用最广泛的开源软件，目前属于 Oracle 旗下产品。

（2）文件数据库Hadoop

Hadoop是大数据时代的明星产品，它最大的成就在于实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed FileSystem），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上，而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。

Hadoop可以在工业大数据应用中用来作为底层的基础数据库，由于它采用了分布式部署的方式，如果是私有云部署，适用于大型企业集团。如果是公有云的话，可以用来存储文档、视频、图像等资料。

（3）列数据库Hbase

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。

基于Hbase开发的OpenTSDB，可以存储所有的时序（无须采样）来构建一个分布式、可伸缩的时间序列数据库。它支持秒级数据采集所有metrics，支持永久存储，可以做容量规划，并很容易的接入到现有的报警系统里。

这样的话，它就可以替代在工业领域用得最多的实时数据库。

（4）文档数据库MongoDB

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。

MongoDB适合于存储工业大数据中的各类文档，包括各类图纸、文档等。

（5）图数据库Neo4j/OrientDB

图数据库不是存放的，是基于图的形式构建的数据系统。

Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的所有特性。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、 企业级 的数据库的所有好处。

OrientDB是兼具文档数据库的灵活性和图形数据库管理 链接 能力的可深层次扩展的文档-图形数据库管理系统。可选无模式、全模式或混合模式下。支持许多高级特性，诸如ACID事务、快速索引，原生和SQL查询功能。可以JSON格式导入、导出文档。若不执行昂贵的JOIN *** 作的话，如同关系数据库可在几毫秒内可检索数以百记的链接文档图。

这些数据库都可以用来存储非结构化数据。

2、数据分析类

（1）批处理MapReduce/Spark

MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。

Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。

这些大数据的明星产品可以用来做工业大数据的处理。

（2）流处理Storm

Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以简单、可靠的处理大量的数据流。Storm有很多使用场景：如实时分析，在线机器学习，持续计算，分布式RPC，ETL等等。Storm支持水平扩展，具有高容错性，保证每个消息都会得到处理，而且处理速度很快（在一个小集群中，每个结点每秒可以处理数以百万计的消息）。Storm的部署和运维都很便捷，而且更为重要的是可以使用任意编程语言来开发应用。

（3）图处理Giraph

Giraph是什么？Giraph是Apache基金会开源项目之一，被定义为迭代式图处理系统。他架构在Hadoop之上，提供了图处理接口，专门处理大数据的图问题。

Giraph的存在很有必要，现在的大数据的图问题又很多，例如表达人与人之间的关系的有社交网络，搜索引擎需要经常计算网页与网页之间的关系，而map-reduce接口不太适合实现图算法。

Giraph主要用于分析用户或者内容之间的联系或重要性。

（4）并行计算MPI/OpenCL

OpenCL（全称Open Computing Language，开放运算语言）是第一个面向 异构系统 通用目的并行编程的开放式、免费标准，也是一个统一的编程环境，便于软件开发人员为高性能计算 服务器 、桌面计算系统、手持设备编写高效轻便的代码，而且广泛适用于多核心处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器，在 游戏 、 娱乐 、科研、医疗等各种领域都有广阔的发展前景。

（5）分析框架Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。

（6）分析框架Pig

Apache Pig 是apache平台下的一个免费开源项目，Pig为大型数据集的处理提供了更高层次的抽象，很多时候数据的处理需要多个MapReduce过程才能实现，使得数据处理过程与该模式匹配可能很困难。有了Pig就能够使用更丰富的数据结构。[2]

Pig LatinPig Latin 是一个相对简单的语言，一条语句 就是一个 *** 作，与数据库的表类似，可以在关系数据库中找到它（其中，元组代表行，并且每个元组都由字段组成）。

Pig 拥有大量的数据类型，不仅支持包、元组和映射等高级概念，还支持简单的数据类型，如 int、long、float、double、chararray 和 bytearray。并且，还有一套完整的比较运算符，包括使用正则表达式的丰富匹配模式。

电脑/网络电脑常识（582267） 硬件（810043） 显示设备（5298） 互联网（897070） 反病毒（359460） 常用工具软件（11464） 其他软件（527934） *** 作系统（638585） 汇编语言（1083） C/C++（4037） VB（2243） VC++（722） C#/NET（1666） 其他编程语言（231181） JAVA相关（2788） 数据库（1492） 多媒体（199518） 笔记本电脑（10799） 共享资源（210830） 百度知道（60533） 百度百科（465） 百度空间（18359）生活/时尚服饰（98765） 流行时尚（77456） 购物（139748） 生活百科（138803） 购房置业（60007） 家居装修（54779） 家电（3172） 珠宝（1152你可以试下

百度好。抖音短视频APP，全球月活跃用户超15亿，日活跃用户6亿+，日均视频搜索次数突破4亿。抖音比较适合电商行业、婚纱摄影行业、教育行业、家装行业、旅游行业、招商加盟等的行业。而百度主要还是搜索较多，局限性来说比较大的。包括文化娱乐、医疗健康、教育培训、游戏、金融、护肤美容等。

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雅虎是最老的“分类目录”搜索数据库，也是最重要的搜索服务网站之一[1]  ，在全部互联网搜索应用中所占份额达36%左右。所收录的网站全部被人工编辑按照类目分类。其数据库中的注册网站无论是在形式上还是内容上质量都非常高。

2003年3月，雅虎完成对Inktomi的收购，成为Google的主要竞争对手之一。

雅虎有英、中 、日、韩、法、德、意、 西班牙、 丹麦等12种语言版本，各版本的内容互不相同。产品服务包括搜索引擎、 电邮、新闻等，业务遍及24个国家和地区，为全球超过5亿的独立用户提供多元化的网络服务。

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问题描述:

Met2Jcd可以将电驴未下载完成的文件转换成可以让FlashGet继续下载的文件,可是怎么用啊,我弄了好几次也没下到什么东西,应该如何 *** 作啊老大们,教教我这个小菜如何,谢谢

解析:

[分享]Supercase制作的met2jcd程序，方便大家将ed的死档转成可以在flashget上补档

转自漫游(popgo/bbs)，原作者xxp

大家可能试过，一个档案在ed上等了好久就是差那几个部分下不完，大家都是红色，而突然有一天知道某人或者某个ftp上有这个档，而且知道是一样的那个档。于是很多人都会直接将ed上那个还差一些没下完的死档删掉，重新在ftp上下载。

但是大家难道不觉得浪费吗？

因此我们的小case同志就赶在他去香港Happy前制作了这个met2jcd的小程序

使用办法如下：

1、在EM里点那个死档文件，显示文件详情里看它是哪个partmet文件，记下它的名字。这里假设是1partmet

2、Pause这个死档，然后关闭em——因为em会不断改写met这些文件，所以转换前要先关闭em

3、打开met2jcdexe，在第一个框就是输入那个met文件的位置，文件信息正确的话就可以继续了，现在可以看到met文件对应着那个下载文件名。

4、下面的2个框，一个是要存放JCD，FlashGet下载任务文件的位置和名称，这个随你放在硬盘什么地方。另外一个是jc!，就是FlashGet未完成下载文件的存放位置，指定一个目录。按下“转换”后程序会把part那个文件拷贝到那个目录下，变成一个jc!文件，给FlashGet用。现在有转换进度显示。

5、生成jcd和jc!文件后，可以双击jcd用FlashGet打开（我自己则不能通过双击jcd打开flashget，而要在flashget里通过打开旧数据库文件才能打开这个jcd）。这时flashget里面应该有一个下载任务了。更方便的方法是，不双击打开jcd，而是直接打开Flashget，里面应该有你原先下载的任务，然后选择菜单文件->合并数据库，选择刚才生成的jcd文件，记得选择只合并“正在下载”类别，按确定，新的任务就加到你原来的下载列表中了。但要注意，这里FTP地址肯定是不对的，需要手工去修改路径。把那个下载地址换成你所知道的ftp上那个文件的URL，然后开始任务，如果url没错，就可以看到flashget在下载了。

去漫游看了下Met2Jcd035版有分系统的

Met2Jcd (v035) ED→Met2Jcd→FTP

简体中文版(For 2K/XP) -

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