現(xiàn)在有很多的行業(yè)都是使用到了大數(shù)據(jù)技術(shù)，如果我們說大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景是一個相對比較簡單的問題，那關(guān)于大數(shù)據(jù)的分布式數(shù)據(jù)庫應(yīng)用場景是什么就不是一個簡單的問題了。其實在不同的應(yīng)用場景中都有不同的技術(shù)，現(xiàn)階段并沒有任何一種技術(shù)可以適用于全部業(yè)務(wù)場景。那么大數(shù)據(jù)的分布式數(shù)據(jù)庫應(yīng)用場景是什么呢？下面我們就給大家解答一下這個問題。

大數(shù)據(jù)時代，有很多行業(yè)中的核心是交易類業(yè)務(wù)，由于一些歷史原因，很少有企業(yè)能夠做到立刻使用新技術(shù)替換主核心系統(tǒng)。但是在其他的系統(tǒng)中，分布式數(shù)據(jù)庫可以做到這些，同時在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，分布式數(shù)據(jù)庫地位也不斷上升。而數(shù)據(jù)倉庫延展實際上就是對傳統(tǒng)數(shù)倉模型的一個補充。一直以來，數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)都是遵從著從頂向下的原則，也就是先建立數(shù)據(jù)模型，再根據(jù)數(shù)據(jù)模型構(gòu)建表結(jié)構(gòu)與SQL，之后進行ETL和數(shù)據(jù)清洗，最后得到相應(yīng)的報表。

而大數(shù)據(jù)與新興的機器學習，帶給人們另一種從底向上的分析思路：首先建立分析型數(shù)據(jù)湖，將需要分析的數(shù)據(jù)均納入湖中進行脫敏和標準化，之后利用機器學習、深度挖掘等分布式計算技術(shù)，在這些海量的數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律。這種思路與傳統(tǒng)數(shù)倉思路的最大不同，在于以歷史數(shù)據(jù)展現(xiàn)出的事實為基礎(chǔ)構(gòu)建分析模型，而非與假設(shè)出的數(shù)據(jù)模型為基礎(chǔ)進行構(gòu)建。數(shù)據(jù)倉庫延展，是Hadoop與分布式列存儲的主打場景。對于在線和實時數(shù)據(jù)操作，分布式數(shù)據(jù)庫則是另一個主要的技術(shù)類型。但在大數(shù)據(jù)的場景中，很多業(yè)務(wù)開始對歷史數(shù)據(jù)的在線交互式訪問提出明確的更高需求。這些類型的應(yīng)用場景存在并發(fā)量高、索引維度多、查詢延遲低等特性，使用Hadoop的HBase存在眾多不便，正是分布式聯(lián)機數(shù)據(jù)庫的主要應(yīng)用場景。除了存放歷史數(shù)據(jù)以外，ODS延展的另一大方向就是作為數(shù)據(jù)集市，存放從Hadoop中分析和挖掘的結(jié)果，供外部應(yīng)用調(diào)用查詢。例如，手機銀行根據(jù)每個用戶畫像的標簽結(jié)果與當前行為提供實時產(chǎn)品推薦，就是將分析結(jié)果與實時行為數(shù)據(jù)相結(jié)合的場景。這類應(yīng)用可以進一步擴展到事中風控等更核心的業(yè)務(wù)場景中去。

因此，在大數(shù)據(jù)時代中，Hadoop與分布式數(shù)據(jù)庫在金融行業(yè)的架構(gòu)中應(yīng)當相輔相成，互相彌補各自的不足。Hadoop與分布式分析型數(shù)據(jù)庫在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)批處理分析中都可以很好地滿足需求；Hadoop對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析有著數(shù)據(jù)庫無法比擬的優(yōu)勢；而分布式聯(lián)機數(shù)據(jù)庫則在高并發(fā)在線業(yè)務(wù)場景中能夠更靈活地管理和使用數(shù)據(jù)。

在這篇文章中我們給大家介紹了很多有關(guān)大數(shù)據(jù)的分布式數(shù)據(jù)庫應(yīng)用場景知識，通過這些我們不難發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的分布式數(shù)據(jù)庫是一個十分實用的工具。所以學習大數(shù)據(jù)就一定不能忽視這個技能的學習。