数据库与hadoop与分布式文件系统的区别和联系?

分布式数据库和传统数据库的区别?

分布式文件系统(dfs)和分布式数据库都支持存入,取出和删除。但是分布式文件系统比较暴力,可以当做key/value的存取。

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分布式数据库涉及精炼的数据,传统的分布式关系型数据库会定义数据元组schema,存入取出删除的粒度较小。

分布式文件系统现在比较出名的有GFS(未开源),HDFS(Hadoop distributed file system)。分布式数据库现在出名的有Hbase,oceanbase。其中Hbase是基于HDFS,而oceanbase是自己内部实现的分布式文件系统,在此也可以说分布式数据库以分布式文件系统做基础存储。

数据库与hadoop与分布式文件系统的区别和联系?

NoSQL,是notonlysql,是非关系数据库,不同于oracle等关系数据库。hadoop,是分布式解决方案,即为Mapreduce(计算的)和HDFS(文件系统),使用Hadoop和NoSQL可以构造海量数据解决方案。

分布式数据库和数据库集群之间的区别?

分布式数据库和数据库集群是两种不同的数据库架构,它们之间有以下区别:

1. 数据分片:在分布式数据库中,数据通常会被分割成多个片段,并存储在不同的节点上。每个节点只负责管理自己所分片的数据。而在数据库集群中,数据通常会被复制到多个节点,每个节点都包含完整的数据副本。

2. 数据访问:在分布式数据库中,应用程序可以直接访问分布式数据库的任何节点。数据的读写操作可以在任何节点上执行。而在数据库集群中,应用程序通常只能访问主节点,读写操作会在主节点上执行,然后通过复制将数据同步到其他节点。

3. 数据一致性:分布式数据库通常采用弱一致性模型,即不同节点之间的数据同步可能存在一定的延迟,因此在进行跨节点的数据查询时,可能会读取到不一致的数据。而数据库集群通常采用强一致性模型,保证了数据在所有节点之间的一致性。

4. 扩展性:分布式数据库可以通过增加节点来扩展存储容量和吞吐量。每个节点只负责管理自己所分片的数据,因此能够有效地扩展存储和计算资源。而数据库集群通常采用主从架构,主节点负责处理所有的写操作,从节点负责处理读操作,因此在扩展性方面相对受限。

分布式数据库和数据库集群是两种不同的数据库架构形式。

1. 分布式数据库:分布式数据库是指将数据分布存储在多台计算机节点上,每个节点都具备独立的计算和存储能力。分布式数据库的特点是数据的分布和复制,节点之间通过网络进行通信和协调。分布式数据库的目标是提供高性能、高可用性和可扩展性。

2. 数据库集群:数据库集群是指多个数据库实例组成一个逻辑集群,共享存储和计算资源。数据库集群的特点是多个数据库实例共同处理请求,通过共享存储和计算资源提高性能和可用性。数据库集群的目标是提供高并发处理能力和容错性。

总结起来,分布式数据库强调的是数据的分布和复制,每个节点都具备独立的计算和存储能力;数据库集群强调的是多个数据库实例共享资源,通过共同处理请求提高性能和可用性。

分布式数据库和数据库集群在以下五个方面存在区别:
数据集:数据库集群可能具有单份数据集、两份或多份相似的数据集,或两份或多份实时一致的数据集。而分布式数据库系统通常具有完全不同的数据集。
系统同构性:数据库集群往往是同构的系统,要求集群各节点都具有相同的操作系统和数据库系统版本,甚至补丁包的版本也要求保持一致。而分布式数据库系统可以是异构系统,包含不同的操作系统和不同的数据库系统。
网络环境:数据库集群往往建立在高速局域网内,一般在一个网段内。而分布式数据库系统既可以是高速局域网,也可以是跨部门、跨单位的异地远程网络,一般是跨网段,需要路由。
服务保证:数据库集群组织紧密,一台节点跨了,其他节点可以立即顶上,服务保证延续。而分布式数据库组织松散,一个节点跨了,那这个节点的数据服务就不可用了。
结构特点:数据库集群是由几台服务器集中在一起,实现同一数据集业务。而分布式数据库系统是将几台服务器集中在一起,实现不同数据集的业务。
以上内容仅供参考,建议查阅专业的技术文献或咨询相关技术人员,以获取更全面准确的信息。

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文章题目:数据库与hadoop与分布式文件系统的区别和联系?
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