大数据系统有哪些

系统有哪些

目前主要的数据查询分析计算系统包括Hive、Cassandra、Hana、HBase、Dremel、Shark等。下面将对这些系统逐一进行介绍。

1. Hive（分布式数据仓库）

Hive是基于Hadoop的一种分布式数据仓库，可以将结构化数据映射到Hadoop集群上进行处理和分析。它使用类似SQL的语法（称为HiveQL）进行数据查询和操作，可以将查询转换为MapReduce任务进行处理。Hive提供了数据建模、数据存储和数据查询等功能，使得非技术人员也能够使用SQL语言来进行分析。

2. Cassandra（分布式数据库）

Cassandra是一种高度可扩展的分布式数据库系统，它具有高可用性、高性能和可扩展性。Cassandra采用了分布式的架构，可以在多个节点上存储和处理大量数据，支持快速的读写操作。Cassandra的数据模型灵活，支持列族存储，适用于处理结构不固定的数据。

3. Hana（内存计算数据库）

Hana是一种内存计算数据库系统，由SAP开发，可以将数据存储在内存中进行快速的计算和分析。Hana具有高速读写能力和并发处理能力，可以实时处理大量数据，并支持复杂的查询和分析操作。Hana还提供了高级分析和预测功能，可以帮助企业进行更深入的数据挖掘和业务决策。

4. HBase（分布式列存数据库）

HBase是一种基于Hadoop的分布式列存数据库系统，可以存储和处理大规模结构化数据。HBase使用分布式的架构，支持横向扩展，可以在多个节点上进行数据的存储和查询。HBase的数据模型类似于关系数据库的表结构，但支持动态的列添加和删除，适用于半结构化的数据存储。

5. Dremel（交互式查询系统）

Dremel是由Google开发的一种可扩展的交互式查询系统，用于快速查询和分析大规模数据。Dremel支持在秒级别对PB级别的数据进行查询，具有高效的并行处理能力和优化的查询策略。Dremel采用了列存储的方式来存储数据，可以实现快速的数据扫描和过滤。

6. Shark（内存计算引擎）

Shark是基于Spark的一种内存计算引擎，可以在内存中进行快速的数据查询和计算。Shark支持类似于HiveQL的SQL语法，可以将查询转换为分布式的计算任务进行处理。Shark具有高性能的查询能力和优化的执行计划，适用于大规模数据的实时分析和交互式探索。

系统的选择取决于具体的需求和场景。Hive适合非技术人员使用SQL进行分析，Cassandra适用于高度可扩展的分布式存储和处理，Hana适用于快速的内存计算和高级分析，HBase适用于半结构化的数据存储，Dremel适用于快速的交互式查询，Shark适用于内存计算和实时分析。根据实际情况，可以选择合适的系统来满足需求。