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大数据存储用什么数据库
大数据存储可以使用以下几种数据库:
Apache Hadoop: Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架,适用于处理大规模数据集。它包含了Hadoop Distributed File System(HDFS)用于存储数据,并提供了MapReduce编程模型用于数据处理和分析。
Apache Cassandra: Cassandra是一个高度可扩展的分布式数据库系统,设计用于处理大规模数据集和高吞吐量的工作负载。它具有分布式架构、容错性和线性可扩展性,适用于需要快速写入和读取大量数据的场景。
Apache HBase: HBase是一个基于Hadoop的分布式列式数据库,适用于大规模数据集的随机实时读写操作。它提供了高可靠性、高性能和高可扩展性,并且可以与Hadoop生态系统无缝集成。
Apache Druid: Druid是一个开源的实时分析数据库,适用于大规模数据集的快速查询和分析。它具有低延迟、高吞吐量和水平可扩展性的特点,适用于需要实时数据分析和可视化的场景。
Redis: Redis是一个开源的内存数据库,适用于高性能和低延迟的数据访问。它支持多种数据结构,如字符串、哈希表、列表、集合和有序集合,并提供了丰富的功能和灵活的部署选项。
Apache Kafka: Kafka是一个分布式流处理平台,适用于高吞吐量的实时数据流处理。它具有高可靠性、可扩展性和持久性,适用于构建实时数据管道和流式处理应用。
Elasticsearch: Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎,适用于全文搜索、日志分析和数据可视化。它具有快速的搜索和聚合能力,并支持实时数据索引和分析。
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腾讯云Hadoop:
https://cloud.tencent.com/product/emr
腾讯云Cassandra:
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https://cloud.tencent.com/product/hbase
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jaydenwen123
本系列教程主要是分享关于“数据存储与检索”知识,主要会涉及b+树(b+ tree)存储引擎、lsm树(lsm tree)存储引擎,涉及boltdb、innodb、buntdb、bitcask、moss、pebble、leveldb源码分析等。本教程会按照理论结合实践来介绍。每一部分会先介绍理论知识:为什么?是什么?怎么做?其次会介绍实际开源项目中如何应用的。每部分会挑几个经典的开源项目来源码分析。
第二节:数据存储与检索背景介绍
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