現(xiàn)如今，大數(shù)據(jù)的發(fā)展得到了越來(lái)越多人的關(guān)注，當(dāng)然，很多企業(yè)也開(kāi)始關(guān)注大數(shù)據(jù)，通過(guò)大數(shù)據(jù)可以從數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的數(shù)據(jù)，從而找出隱藏的商機(jī)，而大數(shù)據(jù)的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)十分重要的內(nèi)容。我們?cè)谶@篇文章中就給大家介紹一下關(guān)于數(shù)據(jù)庫(kù)的相關(guān)知識(shí)，希望這篇文章能夠更好的幫助大家理解大數(shù)據(jù)的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)。

其實(shí)大數(shù)據(jù)技術(shù)從誕生到現(xiàn)在，已經(jīng)經(jīng)歷了十幾個(gè)年頭。其實(shí)現(xiàn)在很多人對(duì)于大數(shù)據(jù)未來(lái)的美好前景與趨勢(shì)極其向往。而隨著用戶對(duì)大數(shù)據(jù)理念與技術(shù)的不斷深入了解，人們已經(jīng)開(kāi)始從理論探索轉(zhuǎn)向?qū)?chǎng)景落地的尋找，讓大數(shù)據(jù)在企業(yè)中實(shí)現(xiàn)價(jià)值，一般來(lái)說(shuō)，從大數(shù)據(jù)的管理和應(yīng)用方向集中在兩個(gè)領(lǐng)域。第一，大數(shù)據(jù)分析相關(guān)，針對(duì)海量數(shù)據(jù)的挖掘、復(fù)雜的分析計(jì)算；第二，在線數(shù)據(jù)操作，包括傳統(tǒng)交易型操作以及海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)訪問(wèn)。大數(shù)據(jù)高并發(fā)查詢操作。用戶根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景以及對(duì)數(shù)據(jù)處理結(jié)果的期望選擇不同的大數(shù)據(jù)管理方法。

分析型的大數(shù)據(jù)管理以Hadoop/Spark技術(shù)為主，適用于數(shù)據(jù)批處理分析挖掘的場(chǎng)景。隨著時(shí)間推移，Hadoop由于開(kāi)源生態(tài)體系過(guò)于龐大且擴(kuò)張迅速，對(duì)于大數(shù)據(jù)工具選擇、實(shí)施復(fù)雜度以及性價(jià)比都比較難以控制。

而目前大數(shù)據(jù)服務(wù)不再依賴單一Hadoop大數(shù)據(jù)商業(yè)平臺(tái)，必須從滿足用戶的場(chǎng)景和案例的角度出發(fā)。分布式數(shù)據(jù)庫(kù)則是在線操作性的大數(shù)據(jù)管理而誕生的，強(qiáng)調(diào)滿足大數(shù)據(jù)在實(shí)時(shí)高并發(fā)請(qǐng)求壓力下的交互業(yè)務(wù)場(chǎng)景。這一領(lǐng)域的“大數(shù)據(jù)”應(yīng)用也正在被更多的人接受，又由于分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的落地更簡(jiǎn)單，開(kāi)發(fā)運(yùn)維上更接近與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。因此近年來(lái)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)也在快速地發(fā)展壯大。

其實(shí)在業(yè)務(wù)場(chǎng)景上，大數(shù)據(jù)技術(shù)也是值得我們?nèi)ビ懻摰?，如果我們從大?shù)據(jù)技術(shù)的使用方式上來(lái)看，這些技術(shù)一方面可以按照結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型劃分，另一方面也可以按照業(yè)務(wù)類型，即統(tǒng)計(jì)分析與聯(lián)機(jī)操作兩種類型。而Hadoop的設(shè)計(jì)思路是解決超大規(guī)模數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的統(tǒng)計(jì)分析問(wèn)題，而分布式數(shù)據(jù)庫(kù)則根據(jù)細(xì)分領(lǐng)域不同，適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，以及海量數(shù)據(jù)的聯(lián)機(jī)操作。當(dāng)然，Hadoop和分布式數(shù)據(jù)庫(kù)最大的差異在于控制數(shù)據(jù)的顆粒細(xì)度不同。Hadoop傾向于對(duì)整體數(shù)據(jù)的操作，比如對(duì)全量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析；而分布式數(shù)據(jù)庫(kù)強(qiáng)調(diào)精準(zhǔn)控制到數(shù)據(jù)行，譬如對(duì)于某一條記錄的查詢更改操作。由此可見(jiàn)，Hadoop的業(yè)務(wù)場(chǎng)景非常適合低并發(fā)、大吞吐量、離線為主的數(shù)據(jù)分析，而分布式數(shù)據(jù)庫(kù)適合高并發(fā)、在線實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)操作。這些差異性在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理中也非常顯著。

我們?cè)谶@篇文章中簡(jiǎn)單地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(kù)相關(guān)知識(shí)，通過(guò)對(duì)這些知識(shí)的講述相信大家已經(jīng)了解了大數(shù)據(jù)的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的具體情況了吧？由此可見(jiàn)，分布式數(shù)據(jù)庫(kù)在大數(shù)據(jù)中是一個(gè)重要的部分。