大數據核心技術有哪些

大數據技術的體系龐大且復雜，基礎的技術包含數據的采集、數據預處理、分布式存儲、數據庫、數據倉庫、機器學習、并行計算、可視化等。

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1、數據采集與預處理：FlumeNG實時日志收集系統，支持在日志系統中定制各類數據發送方，用于收集數據；Zookeeper是一個分布式的，開放源碼的分布式應用程序協調服務，提供數據同步服務。

2、數據存儲：Hadoop作為一個開源的框架，專為離線和大規模數據分析而設計，HDFS作為其核心的存儲引擎，已被廣泛用于數據存儲。HBase，是一個分布式的、面向列的開源數據庫，可以認為是hdfs的封裝，本質是數據存儲、NoSQL數據庫。

3、數據清洗：MapReduce作為Hadoop的查詢引擎，用于大規模數據集的并行計算。

4、數據查詢分析：Hive的核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序，可以將結構化的數據映射為一張數據庫表，并提供HQL(HiveSQL)查詢功能。Spark啟用了內存分布數據集，除了能夠提供交互式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。

5、數據可視化：對接一些BI平臺，將分析得到的數據進行可視化，用于指導決策服務。

nosql數據庫的幾大類型

1. 鍵值數據庫

相關產品：Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached

應用：內容緩存

優點：擴展性好、靈活性好、大量寫操作時性能高

缺點：無法存儲結構化信息、條件查詢效率較低

使用者：百度云（Redis）、GitHub（Riak）、BestBuy（Riak）、Twitter（Ridis和Memcached）

2. 列族數據庫

相關產品：BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS

應用：分布式數據存儲與管理

優點：查找速度快、可擴展性強、容易進行分布式擴展、復雜性低

使用者：Ebay（Cassandra）、Instagram（Cassandra）、NASA（Cassandra）、Facebook（HBase）

3. 文檔數據庫

相關產品：MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit

應用：存儲、索引并管理面向文檔的數據或者類似的半結構化數據

優點：性能好、靈活性高、復雜性低、數據結構靈活

缺點：缺乏統一的查詢語言

使用者：百度云數據庫（MongoDB）、SAP（MongoDB）

4. 圖形數據庫

圖形數據庫-使用圖作為數據模型來存儲數據。

相關產品：Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB

應用：大量復雜、互連接、低結構化的圖結構場合，如社交網絡、推薦系統等

優點：靈活性高、支持復雜的圖形算法、可用于構建復雜的關系圖譜

缺點：復雜性高、只能支持一定的數據規模

使用者：Adobe（Neo4J）、Cisco（Neo4J）、T-Mobile（Neo4J）

數據庫有哪幾種？

數據庫有兩種類型，分別是關系型數據庫與非關系型數據庫。

1、關系數據庫

包括：MySQL、MariaDB（MySQL的代替品，英文維基百科從MySQL轉向MariaDB）、Percona Server（MySQL的代替品）、PostgreSQL、Microsoft Access、Microsoft SQL Server、Google Fusion Tables。

FileMaker、Oracle數據庫、Sybase、dBASE、Clipper、FoxPro、foshub。幾乎所有的數據庫管理系統都配備了一個開放式數據庫連接（ODBC）驅動程序，令各個數據庫之間得以互相集成。

2、非關系型數據庫（NoSQL）

包括：BigTable（Google）、Cassandra、MongoDB、CouchDB、鍵值（key-value）數據庫、Apache Cassandra（為Facebook所使用）：高度可擴展、Dynamo、LevelDB（Google）。

擴展資料：

數據庫的作用

數據庫管理系統是為管理數據庫而設計的電腦軟件系統，一般具有存儲、截取、安全保障、備份等基礎功能。

數據庫管理系統可以依據它所支持的數據庫模型來作分類，例如關系式、XML；或依據所支持的計算機類型來作分類，例如服務器群集、移動電話。

或依據所用查詢語言來作分類，例如SQL、XQuery；或依據性能沖量重點來作分類，例如最大規模、最高運行速度；亦或其他的分類方式。不論使用哪種分類方式，一些DBMS能夠跨類別，例如，同時支持多種查詢語言。

參考資料來源：百度百科--數據庫

網頁題目：nosql存儲算法,nosql的存儲類型
文章地址：http://vcdvsql.cn/article12/dsdjcdc.html

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