本篇目录：
- 1、大数据常用哪些数据库(什么是大数据库)
- 2、国内做分布式数据库开发的现状如何(分布式数据库适用于大数据分析...
- 3、大数据的分布式数据库的发展趋势如何(分布式数据库的优点)
- 4、什么叫分布式数据库
- 5、分布式文件系统和数据库可以解决大数据技术面临的什么难题
- 6、什么和分布式是大数据管理平台所必须考虑的要素
大数据常用哪些数据库(什么是大数据库)
1、在关系数据库中，Oracle、MySQL/MariaDB、SQL Server、PostgrcSQL、 DB2等数据库应用较广泛。在时序数据库类型中，InfluxDB、RRDtool、Graphite等数据库也较为常见。
2、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。 大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台。
3、大数据本质是一种概念，既数据体量大、数据格式复杂、数据来源广。而数据库则是一种具体的计算机技术，用来存储数据，常见的数据库有Mysql数据库、Oracle数据库等，底层还是基于磁盘来进行存储。
4、常用数据库：关系型数据库 关系型数据库是由IBM的E.F.Codd于1970年发明的，它是一个表格数据库，其中定义了数据，因此可以以多种不同的方式对其进行重组和访问。关系数据库由一组表组成，其中的数据属于预定义的类别。
5、大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。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、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。
6、关系数据库 包括：MySQL、MariaDB（MySQL的代替品，英文维基百科从MySQL转向MariaDB）、Percona Server（MySQL的代替品）、PostgreSQL、Microsoft Access、Microsoft SQL Server、Google Fusion Tables。
国内做分布式数据库开发的现状如何(分布式数据库适用于大数据分析...
新分布式数据库首先是要避免和传统关系型数据库的竞争，这是明智的选择，能够轻装上阵。因此从几个方面入手，应对海量数据处理、分析、缓存、流式处理、开发模式等等。相对应列式，KV，Document等多种存储数据结构。
另外一个细分市场——非结构化小文件存储，一直以来都是对象存储、块存储，与分布式文件系统的主战场。
本文对新一代NewSQL分布式数据库发展策略中的普遍困扰进行讨论，包括云原生(Cloud Native)与本地部署(On Premise)、HTAP进展方向、分布式与单机需求等分布式数据库商业与技术发展中难以决策的问题。
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。
全球大数据前十大热门技术词包括数据源、数据处理、客户端、分布式、电子设备、神经网络、识别方法、通信系统、大数据与分析系统。具体情况如下：注：旭日图内层关键词是从最近5000条专利中提取。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
大数据的分布式数据库的发展趋势如何(分布式数据库的优点)
对比Hadoop与分布式数据库可以看出，Hadoop的产品发展方向定位，与分布式数据库中列存储数据库相当重叠而在高并发联机交易场景，在Hadoop中除了HBase能够勉强沾边以外，分布式数据库则占据绝对的优势。
具有灵活的体系结构。 适应分布式的管理和控制机构。 经济性能优越。 系统的可靠性高、可用性好。 局部应用的响应速度快。 可扩展性好，易于集成现有系统。
进入“大数据时代”，大数据量、高并发、分布式和实时性的需求，由于传统的数据库技术的数据模型和预定义的操作模式，时常难以满足实际需求，致使新型数据库在大数据的场景下，将取代传统数据库成为主导。
华为云、阿里云、腾讯云都推出了分布式数据库服务。无限扩容 自动水平拆分。支持字符串、数字、日期等多种拆纬度。业务不中断平滑扩容。性能卓越 性能通过水平扩展可线性提升。简单易用 兼容MYSQL 协议、语法、客户端。
什么叫分布式数据库
1、分布式数据库是用计算机网络将物理上分散的多个数据库单元连接起来组成的一个逻辑上统一的数据库。每个被连接起来的数据库单元称为站点或节点。分布式数据库有一个统一的数据库管理系统来进行管理，称为分布式数据库管理系统。
2、精确的分布式数据库定义：分布式数据库是由一组数据组成的，这组数据分布在计算机网络中的不同的计算机上，网络中的每个节点具有独立处理的能力(称为场地自治)，可以执行局部应用。
3、分布式数据库在使用上可视为一个完整的数据库，而实际上它是分布在地理分散的各个结点上。当然，分布在各个结点上的子数据库在逻辑上是相关的。
4、分布式数据库是指利用高速计算机网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。
分布式文件系统和数据库可以解决大数据技术面临的什么难题
1、这方向最常见的挑战是存储规模大，存储管理复杂，需要兼顾结构化、非结构化和半结构化的数据。分布式文件系统和分布式数据库相关技术的发展正在有效的解决这些方面的问题。
2、底层——存储层 现在互联网数据量达到PB级，传统的存储方式已无法满足高效的IO性能和成本要求，Hadoop的分布式数据存储和管理技术解决了这一难题。
3、大数据时代是数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
什么和分布式是大数据管理平台所必须考虑的要素
）分布式键值系统：分布式键值系统于存储关系简单的半结构化数据。
关于大数据平台的架构技术文章，可搜索lxw的大数据田地，里面有很多。
这么大的数据量，任何一台服务器都无能力处理，因而处理体系有必要是分布式的，水平扩展的。 实时处理 有必要是实时处理的体系。
稳定性 随着许多组织中数据量和数据种类的增长，大数据平台的建立需要有对未来的考量。必须提前考虑和求证正在进行评估的大数据技术是否能够进行扩展，以达到不断向前发展的需求所要求的级别。
数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。
到此，以上就是小编对于大数据与采用分布式处理分布式数据库的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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