大数据常用哪些数据库

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>

如今，两种主流技术已成为IT领域关注的焦点-大数据和云计算。根本不同的是，大数据只涉及处理海量数据，而云计算则涉及基础架构。但是，大数据和云技术提供的简化功能是其被大量企业采用的主要原因。例如，亚马逊的“ Elastic Map Reduce”演示了如何利用Cloud Elastic Computes的功能进行大数据处理。

两者的结合为组织带来了有益的结果。更不用说，这两种技术都处于发展阶段，但是它们的结合在大数据分析中利用了可扩展且具有成本效益的解决方案。

那么，我们可以说大数据与云计算完美结合吗？好吧，有数据点支持它。除此之外，还需要处理一些实时挑战。

大数据与云计算的关系

大数据和云计算这两种技术本身都是有价值的。 此外，许多企业的目标是将两种技术结合起来以获取更多的商业利益。两种技术都旨在提高公司的收入，同时降低投资成本。尽管Cloud管理本地软件，但大数据有助于业务决策。

让我们从这两种技术的基本概述开始！

大数据与云计算

大数据处理大量的结构化，半结构化或非结构化数据，以进行存储和处理以进行数据分析。大数据有五个方面，通过5V来描述

数量–数据量

种类–不同类型的数据

速度–系统中的数据流率

价值 –基于其中包含的信息的数据价值

准确性 –数据保密性和可用性

云计算以按需付费的模式向用户提供服务。云提供商提供三种主要服务，这些服务概述如下：

基础架构即服务（IAAS）

在这里，服务提供商将提供整个基础架构以及与维护相关的任务。

平台即服务（PAAS）

在此服务中，Cloud提供程序提供了诸如对象存储，运行时，排队，数据库等资源。但是，与配置和实现相关的任务的责任取决于使用者。

软件即服务（SAAS）

此服务是最便捷的服务，它提供所有必要的设置和基础结构，并为平台和基础结构提供IaaS。

           大数据与云计算的关系模型云计算在大数据中的作用

大数据和云计算的关系可以根据服务类型进行分类：

IAAS在公共云中

IaaS是一种经济高效的解决方案，利用此云服务，大数据服务使人们能够访问无限的存储和计算能力。对于云提供商承担所有管理基础硬件费用的企业而言，这是一种非常经济高效的解决方案。

私有云中的PAAS

PaaS供应商将大数据技术纳入其提供的服务。因此，它们消除了处理管理单个软件和硬件元素的复杂性的需求，而这在处理TB级数据时是一个真正的问题。

混合云中的SAAS

如今，分析社交媒体数据已成为公司进行业务分析的基本参数。在这种情况下，SaaS供应商提供了进行分析的出色平台。

大数据与云计算有何关系？

因此，从以上描述中，我们可以看到，Cloud通过可伸缩且灵活的自助服务应用程序抽象了挑战和复杂性，从而启用了“即服务”模式。从最终用户提取海量数据的分布式处理时，大数据需求是相同的。

云中的大数据分析有多个好处。

改进分析

随着云技术的进步，大数据分析变得更加完善，从而带来了更好的结果。因此，公司倾向于在云中执行大数据分析。此外，云有助于整合来自众多来源的数据。

简化的基础架构

大数据分析是基础架构上一项艰巨的艰巨工作，因为数据量大，速度和传统基础架构通常无法跟上的类型。由于云计算提供了灵活的基础架构，我们可以根据当时的需求进行扩展，因此管理工作负载很容易。

降低成本

大数据和云技术都通过减少所有权来为组织创造价值。云的按用户付费模型将CAPEX转换为OPEX。另一方面，Apache降低了大数据的许可成本，该成本应该花费数百万美元来构建和购买。云使客户无需大规模的大数据资源即可进行大数据处理。因此，大数据和云技术都在降低企业成本并为企业带来价值。

安全与隐私

数据安全性和隐私性是处理企业数据时的两个主要问题。此外，当您的应用程序由于其开放的环境和有限的用户控制安全性而托管在Cloud平台上时，这成为主要的问题。另一方面，像Hadoop这样的大数据解决方案是一个开源应用程序，它使用了大量的第三方服务和基础架构。因此，如今，系统集成商引入了具有d性和可扩展性的私有云解决方案。此外，它还利用了可扩展的分布式处理。

除此之外，云数据是在通常称为云存储服务器的中央位置存储和处理的。服务提供商和客户将与之一起签署服务水平协议（SLA），以获得他们之间的信任。如果需要，提供商还可以利用所需的高级安全控制级别。这可确保涵盖以下问题的云计算中大数据的安全性：

保护大数据免受高级威胁。

云服务提供商如何维护存储和数据。

有一些与服务级别协议相关的规则可以保护

数据

容量

可扩展性

安全

隐私

数据存储的可用性和数据增长

另一方面，在许多组织中，大数据分析被用来检测和预防高级威胁和恶意黑客。

虚拟化

基础架构在支持任何应用程序中都起着至关重要的作用。虚拟化技术是大数据的理想平台。像Hadoop这样的虚拟化大数据应用程序具有多种优势，这些优势在物理基础架构上是无法访问的，但它简化了大数据管理。大数据和云计算指出了各种技术和趋势的融合，这使IT基础架构和相关应用程序更加动态，更具消耗性和模块化。因此，大数据和云计算项目严重依赖虚拟化

以上就是关于大数据常用哪些数据库全部的内容，包括:大数据常用哪些数据库、云计算和大数据物联网的关系究竟是什么、什么叫大数据 与云计算有何关系等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！