实时数据库 开源,开源数据库有哪些

3.NoSQL数据库:NoSQL数据库是面向大数据的数据库，可以快速处理大量非结构化数据。大数据技术包括数据采集、数据管理、数据分析、数据可视化、数据安全等，数据很大，1.数据采集与预处理:FlumeNG 实时日志采集系统，支持在日志系统中定制各种数据发送方进行数据采集；Zookeeper是一个分布式开源的分布式应用协调服务，提供数据同步服务。

大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析和处理的一系列处理手段。处理的数据量通常是TB级，甚至PB或EB级的数据，这是传统数据手段无法完成的。涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等。Java编程技术Java编程技术是大数据学习的基础。Java是一种跨平台能力很强的语言类型，可以编写桌面应用、Web应用、分布式系统和嵌入式系统应用。是大数据工程师最喜欢的编程工具。所以想要学好大数据，掌握Java的基础知识是必不可少的。

目前存储海量数据的技术主要有NoSQL、分布式文件系统和传统关系型数据库。随着互联网行业的不断发展，产生了越来越多的数据，而这些数据的特点是半结构化和非结构化的，数据很可能是不准确和多变的。这样，传统的关系模型数据库就无法充分发挥其优势。因此，目前互联网行业倾向于使用NoSQL和分布式文件系统来存储海量数据。以下是一些常见的NoSQL和分布式文件系统。

HBase是ApacheHadoop的子项目，其理论基础是Google论文Bigtable:结构化数据的AdistributedStorageSystem。HBase适合存储半结构化或非结构化数据。HBase的数据模型是稀疏、分布式、持久的多维映射。HBase也有行和列的概念，和RDBMS一样，但是不同。

特点:可以处理海量数据。它们运行在廉价的PC服务器集群上。PC集群扩展非常方便，成本非常低，避免了“分片”操作的复杂性和成本。它们打破了性能瓶颈。NoSQL的支持者声称，NoSQL架构可以节省将Web或Java应用程序和数据转换为SQL友好格式的时间，执行速度变得更快。" SQL并不适合所有的程序代码."对于那些重复操作繁重的数据，SQL是值得花钱的。