大数据的分布式数据库技术的对比

大数据技术的实现离不开很多其他的技术，我们提到最多的就是Hadoop技术，其实就目前而言，Hadoop技术看似是自成一套体系，其实并不是这样的，Hadoop和Spark以及分布式数据库其实也是存在差异的，我们就在这篇文章中给大家介绍一下这些内容。

首先我们说一说大数据分析，现在的大数据分析体系以Hadoop生态为主，而近年来逐渐火热的Spark技术也是主要的生态之一。可以这么说，Hadoop技术只能算是以HDFS+YARN作为基础的分布式文件系统，而不是数据库。我们提到的Hadoop的历史可以向前追溯10年，当年谷歌为了在几万台PC服务器上构建超大数据集合并提供极高性能的并发访问能力，从而发明了一种新的技术，而这个技术，也是Hadoop诞生的理论基础。如果我们从Hadoop的诞生背景可以看出，其主要解决的问题是超大规模集群下如何对非结构化数据进行批处理计算。实际上，在Hadoop架构中，一个分布式任务可以是类似传统结构化数据的关联、排序、聚集 *** 作，也可以是针对非结构化数据的用户自定义程序逻辑。

那么Hadoop的发展道路是什么样的呢。最开始的Hadoop以Big、Hive和MapReduce三种开发接口为代表，分别适用于脚本批处理、SQL批处理以及用户自定义逻辑类型的应用。而Spark的发展更是如此，最开始的SparkRDD几乎完全没有SQL能力，还是套用了Hive发展出的Shark才能对SQL有了一部分的支持。但是，随着企业用户对Hadoop的使用越发广泛，SQL已经渐渐成为大数据平台在传统行业的主要访问方式之一。

下面我们就说一说分布式数据库，分布式数据库有着悠久的历史，从以Oracle RAC为代表的联机交易型分布式数据库，到IBM DB2 DPF统计分析性分布式数据库，分布式数据库覆盖了OLTP与OLAP几乎全部的数据应用场景。而大部分分布式数据库功能集中在结构化计算与在线增删改查上。但是，这些传统的分布式数据库以数仓及分析类OLAP系统为主，其局限性在于，其底层的关系型数据库存储结构在效率上并不能满足大量高并发的数据查询以及大数据数据加工和分析的效率要求。因此，分布式数据库在近几年也有着极大的转型，从单一的数据模型向多模的数据模型转移，将OLTP、联机高并发查询以及支持大数据加工和分析结合起来，不再单独以OLAP作为设计目标。同时，分布式数据库在访问模式上也出现了K/V、文档、宽表、图等分支，支持除了SQL查询语言之外的其他访问模式，大大丰富了传统分布式数据库单一的用途。一般来说，多模数据库的主要目的是为了满足具有高性能要求的 *** 作型需求以及目标明确的数据仓库功能，而不是类似大数据深度学习等数据挖掘场景。这就是分布式数据库的实际情况。

我们在这篇文章中给大家介绍了大数据分析以及分布式数据库的相关知识，通过这些内容相信大家已经理解了其中的具体区别了吧，如果这篇文章能够帮助到大家这就是我们最大的心愿。

比较数据库可以通过以下方式：

比较的数据库分别称为“源”和“目标”。说明：数据库项目不包含任何数据。因此，在数据比较中数据库项目不能作为源或目标。

比较数据时，会生成数据 *** 作语言 (DML) 脚本，使用该脚本可以通过更新目标数据库中的某些或全部数据来同步不同的数据库。完成数据比较后，结果会出现在 Visual Studio 的“数据比较”窗口中。有关更多信息，请参见比较数据库数据概述。说明：还可以比较两个数据库的架构或同一数据库的两个版本的架构。

比较两个数据库的架构。比较数据库数据比较两个数据库的数据在“数据”菜单上指向“数据比较”，然后单击“新建数据比较”。将出现“数据比较”向导。而且，会打开“数据比较”窗口，并且 Visual Studio 会自动为其指定一个名称，如 DataCompare1。在“数据比较”向导中，确定源数据库和目标数据库。如果“源数据库”列表或“目标数据库”列表为空，请单击“新建连接”。在“连接属性”对话框中，确定数据库所驻留的服务器以及连接数据库时将要使用的身份验证类型。然后，单击“确定”关闭“连接属性”对话框并返回到“数据比较”向导。在“数据比较”向导的第一页上，验证每个数据库的信息均是正确的，指定要在结果中包括的记录，然后单击“下一页”。“数据比较”向导的第二页将出现并显示数据库中表和视图的层次结构列表。说明：表和视图必须满足两个条件才会出现在列表中。第一个条件是，源数据库对象和目标数据库对象的架构必须匹配。第二个条件是，该列表中仅显示具有主键或唯一键的表和视图。

还可以更新目标数据库中的部分或全部数据，以与源数据库中的数据匹配。有关更多信息，请参见如何：查看数据差异和如何：同步数据库数据。

数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。

数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。

如果在拐入地发现有孩子涉嫌被拐卖，首先进行孩子和拐入地大人进行DNA比对，一旦数据比对结果不吻合，则将这些孩子的DNA数据录入打拐数据库。打拐数据库中存有大量拐出地父母的DNA数据，电脑可迅速进行全国范围的远程比对，为找回孩子大大节省了办案时间。 　

打拐DNA数据库的功能除了鉴别来历不明的流浪、乞讨未成年人是否涉嫌拐卖，还用于将来找到亲人时进行亲子鉴定。DNA检验技术具有个体识别率高、亲缘关系认定准确的特点，是确认被拐卖儿童身份最有效的技术手段之一。

当再面对很多的大人带孩子乞讨的情况，民政部门就可以通过该技术手段比对大人与孩子的DNA，简单而又准确地确定他们之间的血缘关系。DNA检测要求通过18个基因座来比对、识别。专家认为通过18个基因座来比对，识别准确率可以达到99.99%以上。

扩展资料

与其他非DNA数据库相比时，由于每个DNA序列的巨大的大小，DNA数据库占据更多的存储空间。每年DNA数据库呈指数级增长。这对存储，数据传输，检索和搜索提出了重大挑战。为了解决这些难题，DNA数据库被压缩以在数据传输期间节省存储空间和带宽。

它们在搜索和检索期间解压缩。任何压缩算法的效率取决于它压缩和解压缩的好和快，这通常以压缩比测量。压缩比越大，算法的效率越好。

同时，压缩和减压的速度也被考虑用于评价。DNA序列以回文形式包含A，C，T，G的重复。序列的压缩涉及搜索和编码这些重复，并且当解压缩时对它们进行解码。

参考资料来源：百度百科-DNA资料库

参考资料来源：百度百科-打拐DNA数据

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