hbase可否取代oracle，hbase的key

大数据方面核心技术有哪些?

大数据的核心技术有四方面，分别是：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析。

大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

大数据实时计算阶段需掌握的技术有：Mahout、Spark、storm。

相关问答

Q1: 大数据库和数据库到底有什么区别和联系?

1、大数据的特征主要包括数据体量巨大、处理速度快、数据种类多样和价值密度低。大数据的管理方式与传统数据库的区别主要在于数据存储结构、处理工具和分析方法的不同。首先，大数据的特征之一是数据体量巨大。

2、数据规模不同：数据主要在现有关系性数据库中，规模相对较小，可以利用数据库的分析工具处理。大数据的数据量非常大，不可能利用数据库分析工具分析。数据性质不同：数据主要是结构化数据，以串行方式逐个处理。

3、数据库和大数据最明显的区别就是规模。数据库规模相对较小，即便是先前认为比较大的数据库，比如 VLDB(Very Large Database)，和大数据XLDB(Extremely Large Database)比起来还是差很远。

4、数据库、数据库管理系统和数据库系统的概念分别数据库：数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。

Q2: 程序中的Hive具体是干什么用的呢?

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。

该词是一种典型的数据仓库分析工具。常用HQL”Hive查询语言”进行数据分析，具有SQL语法和类似SQL的查询优化器。

hive可以很好的结合thrift和控制分隔符，也支持用户自定义分隔符。hive基于hadoop，hadoop是批处理系统，不能保存低延迟，因此，hive的查询也不能保证低延迟。

Q3: 数据库一般用什么存储?

这部分数据，会放到HDFS上来存储。即一种分部式文件存储系统，存储成本很低，如果查询的话，就可以直接使用hive等工具，写SQL查询。当然，数据库现在发展很迅猛，比如TiDB，非关系数据库MongoDB，缓存Redis等。

数据存储方式有硬盘存储、固态硬盘、内存、云存储、数据库存储。硬盘存储：硬盘是计算机中最常见的一种存储设备，由一个或多个磁盘盘片和磁盘驱动器组成，是一种机械式存储设备。

数据库在计算机中是以文件的形式存在的。由数据库系统根据自己的数据库格式将存在磁盘上的文件读出来变成各种各样的数据和结构，还有就是对象。

数据库应用系统中的数据以二维表的方式直接存储目标数据。一个表由行和列组成的，行数据代表具体的生活中的实体数据，列经常被称作是域，也就是行的某个特性，从实体对象本身出发就是对象的属性。

目前关系型内存数据库主要有MySQL（使用内存存储引擎）、SQL Server（In-Memory OLTP)、数蚕内存数据库、Oracle 内存数据库。MySQL：免费产品，内存存储引擎使用较少。

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