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。

到此，以上就是小编对于的问题就介绍到这了，希望这3点解答对大家有用。

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