大数据跟 数据库的区别,数据池和数据库的区别

一直想整理一下这段内容。既然是漫谈，想到什么就说什么。比如我一直在互联网行业。列出互联网行业数据仓库、数据平台的宗旨:整合公司所有业务数据建立统一的数据中心；提供各种报表，有的给高管，有的给各种业务；为网站运营提供运营支持数据是指运营人员可以通过数据及时了解网站和产品的运营效果；为各类业务提供线上或线下数据支持，成为公司统一的数据交换和提供平台；分析用户行为数据，通过数据挖掘降低投入成本，提高投入效果；比如定向精准广告，用户个性化推荐等。；开发数据产品，直接或间接使公司受益；建设开放数据平台，开放公司数据；。

Da 数据技术的实现离不开其他很多技术，其中提到最多的就是Hadoop技术。其实目前Hadoop技术看似是一个自成体系的系统，其实不然。Hadoop和Spark和distributed 数据库其实是不一样的，所以本文会给大家介绍一下。首先说一下Da 数据的分析。现在Da 数据的分析系统以Hadoop生态为主，近年来越来越流行的Spark技术也是主要生态之一。

我们提到的Hadoop的历史可以追溯到10年前。当时，谷歌为了在数万台PC服务器上构建大型数据集合，并提供极高性能的并发访问能力，发明了一种新技术，而这种技术也是Hadoop诞生的理论基础。如果从Hadoop诞生的背景来看，它解决的主要问题是如何在超大规模集群中批量计算非结构化数据。

Da 数据和传统的数据的区别在于它们处理信息的方式不同。传统的数据是指那些数据基本上只用于描述事实或提供结论性信息，没有任何预测功能。换句话说，它只包含客观事件的真实情况。Da 数据则相反:它是一组高度聚合、分析和可视化的数据集合，其中每个元素都有一定的属性(如时间、地点等。)，而且这些属性之间存在着复杂的关系。

传统的数据和大数据的区别首先，在大数据出现之前，计算机科学非常依赖模型和算法。人们要想得到准确的结论，需要建立一个描述问题的模型，同时需要理顺逻辑，了解因果，设计精巧的算法，得出接近现实的结论。所以一个问题能否得到最好的解决，取决于建模是否合理，各种算法的竞争成为成败的关键。但是“Da 数据”的出现，彻底改变了人们对建模和算法的依赖。

数据Warehouse:为企业各个层面的决策过程提供所有类型的支持策略(数据)。Big 数据:涉及的数据量如此巨大，以至于主流软件工具无法在合理的时间内对其进行捕获、管理、处理和整理，从而帮助企业做出更加积极的商业决策。传统数据库:长期存储在计算机中的数据的有组织的、可共享的、统一的集合。其实从三个定义来看，我们似乎差别不大。

但不同的是应用场景和构造的技术原理不同。Traditional 数据库是按照范式建模的存储关系型数据的软件，主要用于将OLTP(联机事务处理)翻译为联机事务处理。Da 数据是基于mapredurce范式的出口处理和存储软件，主要用于OLAP和分析处理。数据和传统的数据库更大的区别在于数据处理的量和计算的量，当传统的数据库无法在短时间内计算出人们可以接受的结果时，那么这个/。

最商业化的是ORACLE，最专业，其次是微软的SQLserver，也做的不错。当然，DB2等也做得不错，这些都是大规模的数据库，如果全面掌握，就能保证数据的安全。然后还有一些小的，适合中小企业数据库100万数据 next 数据。