大数据开发：主流NoSQL数据库选择

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我是靠谱客的博主甜美蜗牛，最近开发中收集的这篇文章主要介绍大数据开发：主流NoSQL数据库选择，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

在大数据处理流程当中，数据存储是很关键的一环，只有实现了稳定的数据存储，才能在后续的各个环节当中，提供稳定的数据支持。大数据存储，对于大数据数据库的现在就是非常重要的一部分。今天的大数据开发学习分享，我们来聊聊主流的大数据数据库有哪些，怎么选择？

大数据单着，对于数据库，通常分为关系型和非关系型两类数据库。关系型数据库，主要集中在MySQL、SQL Server、Oracle等成熟产品上，针对于结构化的小规模的数据存储。而面对大规模、非结构化的数据，主要还是要靠非关系型数据库（NoSQL数据库）来完成。

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NoSQL数据库大致分为5种类型：

1、列族数据库

Cassandra：Cassandra是一个列存储数据库，支持跨数据中心的数据复制。它的数据模型提供列索引，log-structured修改，支持反规范化，实体化视图和嵌入超高速缓存。

HBase：Apache Hbase源于Google的Bigtable，是一个开源、分布式、面向列存储的模型。在Hadoop和HDFS之上提供了像Bigtable一样的功能。

2、键值数据库

Redis：Redis是一个开源的键值存储。支持主从式复制、事务，Pub/Sub、Lua脚本，还支持给Key添加时限。

Oracle NoSQL Database：来自Oracle的键值NoSQL数据库。它支持事务ACID（原子性、一致性、持久性和独立性）和JSON。

3、文档数据库

MongoDB：开源、面向文档，也是当下最人气的NoSQL数据库。

CounchDB：Apache CounchDB是一个使用JSON的文档数据库，使用Javascript做MapReduce查询，以及一个使用HTTP的API。

4、图数据库

Neo4j：Neo4j是一个图数据库；支持ACID事务（原子性、独立性、持久性和一致性）。

InfiniteGraph：一个图数据库用来维持和遍历对象间的关系，支持分布式数据存储。

5、内存数据网格

Hazelcast：Hazelcast CE是一个开源数据分布平台，它允许开发者在数据库集群之上共享和分割数据。

Oracle Coherence：Oracle的内存数据网格解决方案提供了常用数据的快速访问能力，一致性支持事务处理能力和数据的动态划分。

关于大数据开发学习，NoSQL数据库，以上就为大家做了一个简单的介绍了。NoSQL数据库在大数据处理当中至关重要，作为大数据开发者，对于主流的大数据数据库要做到有足够的了解和掌握才行。