大数据的核心技术有哪些

gp数据库全称是Creenplum。

GP数据库是业界最快最高性价比的关系型分布式数据库，它在开源的PostgreSQL的基础上采用MPP架构（Massive Parallel Processing，海量并行处理），具有强大的大规模数据分析任务处理能力，其主要关注在数据仓库和商业智能方面。

分布式数据库系统通常使用较小的计算机系统，每台计算机可单独放在一个地方，每台计算机中都可能有DBMS的一份完整拷贝副本，或者部分拷贝副本，并具有自己局部的数据库，位于不同地点的许多计算机通过网络互相连接，共同组成一个完整的、全局的逻辑上集中、物理上分布的大型数据库。

GP数据库特点：

1greenplum是一个关系型数据库集群，是由数个独立的数据库服务组合成的逻辑数据库。

2greenplum采用Shared-Nothing架构，整个集群由很多个数据节点（Segment Sever）和控制节点（master server）组成，其中每个数据节点上可以运行多个数据库。

简单来说，Shared-Nothing是一个分布式的架构，每个节点相对独立。在典型的Shared-Nothing中，每一个节点上所有的资源（CPU，内存，磁盘）都是独立的，每个节点都只有全部数据的一部分，也只能使用本节点的资源。

数据库管理系统是一种 *** 纵和管理数据库的大型软件。是一个能够提供数据录入、修改、查询的数据 *** 作软件。它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。主要功能是：

1、数据定义：提供数据定义语言DDL，供用户定义数据库的三级模式结构、两级映像以及完整性约束和保密限制等约束。DDL所描述的库结构仅仅给出了数据库的框架，数据库的框架信息被存放在数据字典中。

2、数据 *** 作：提供数据 *** 作语言DML，供用户实现对数据的追加、删除、更新、查询等 *** 作。

3、数据库的运行管理：数据库的运行管理功能是DBMS的运行控制、管理功能，包括多用户环境下的并发控制、安全性检查和存取限制控制、完整性检查和执行、运行日志的组织管理、事务的管理和自动恢复，即保证事务的原子性。

4、数据组织、存储与管理：DBMS要分类组织、存储和管理各种数据，包括数据字典、用户数据、存取路径等，需确定以何种文件结构和存取方式在存储级上组织这些数据，如何实现数据之间的联系。

5、数据库的保护：保护通过4个方面来实现：数据库的恢复、数据库的并发控制、数据库的完整性控制、数据库安全性控制。DBMS的其他保护功能还有系统缓冲区的管理以及数据存储的某些自适应调节机制等。

6、数据库的维护：这一部分包括数据库的数据载入、转换、转储、数据库的重组合重构以及性能监控等功能，这些功能分别由各个使用程序来完成。

7、通信：具有与 *** 作系统的联机处理、分时系统及远程作业输入的相关接口，负责处理数据的传送。

扩展资料：

数据库管理系统的优点

1、控制数据冗余。数据库管理应尽可能地消除了冗余，但是并没有完全消除，而是控制大量数据库固有的冗余。

2、保证数据一致性。通过消除或控制冗余，可降低不一致性产生的危险。如果数据项在数据库中只存储了一次，则任何对该值的更新均只需进行一次，而且新的值立即就被所有用户获得。

3、提高数据共享。数据库应该被有权限的用户共享。DBMS的引入使更多的用户可以更方便的共享更多的数据。新的应用程序可以依赖于数据库中已经存在的数据，并且只增加目前没有存储的数据，而不用重新定义所有的数据需求。

参考资料来源：百度百科-数据库管理系统

大数据技术是指从各种各样海量类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

大数据具备以下4个特性：

一是数据量巨大。例如，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。

二是数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。

三是处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。

四是价值密度低。以视频为例，一小时的视频，在不间断的测试过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。

在云计算、大数据等新技术的带动下，越来越多的企业需要对数据进行存储管理、分析挖掘和创新应用。2019软博会上聚集了国内知名的从事数据库、大数据解决方案、数据挖掘分析和产品研发的专业公司。

柏睿数据的全内存流数据库是一个分布式、可扩展、能够在毫秒级内连续、稳定地传输并实时分析处理数据的流数据库。其具备对各行业产生的海量流动数据进行实时数据采集、实时流式数据处理、实时多源并行分析的能力，在数据清洗、数据集成、多传感器网络等领域有着广泛的应用。

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