开源大数据数据库有哪些?

在企业中，对大数据数据库技术应用较为广泛的就是大数据平台，这里的大数据平台指的是大数据处理和存储平台。今天我们主要分享一下开源大数据数据库有哪些？目前比较常见的开源大数据数据库有： Databricks、 NoSQL数据库、 Hadoop、 Spark等。

Databricks

Databricks是一款开源的关系型数据库，它有一个自己的数据模型，它采用了TPC-DS标准。Databricks具有强大的查询能力和优良的性能，可以帮助用户在短时间内从海量数据中获取有价值信息，且无需编写任何 SQL代码，同时还提供了广泛的功能来满足各种复杂的业务场景。 Databricks采用了关系型数据库的查询方式，同时结合了传统数据库和现代数据仓库技术，在保证高查询性能的同时还可以提供多种分析模式。Databricks采用了分布式文件存储结构，这就使得 Databricks具有高可用性和高扩展性的特点。目前 Databricks主要应用于数据仓库、数据挖掘、企业信息化等领域。

NoSQL数据库

NoSQL （Not Only SQL），是一种新兴的数据库技术，它由一些功能类似于关系数据库的存储引擎和文件系统组成。它主要适用于高并发、高流量的场景，比如大数据、云计算等场景。但是 NoSQL在企业中并没有得到广泛的应用。

Hadoop

Hadoop是由 Google研发的分布式文件系统，主要用于对大量数据进行有效处理。它有以下特点： 1、可伸缩性强，对数据进行处理时，可以自动地将数据进行分片存储。 2、分布式存储，对数据进行处理时，可以利用分布式文件系统的特性，把数据分散到不同的机器上去处理。 3、支持海量数据的并行处理，采用并行计算技术，能使数据处理速度达到很高水平。 4、支持海量数据的海量存储，能够实现不同存储方式的自由切换。

Spark

Spark是一个大数据处理框架，它基于开源的分布式计算框架 Hadoop，同时它也是一个高性能、分布式的计算引擎。Spark使用 Kafka作为其数据源，在内存中进行数据的收集、处理、存储和分析，并且可以对海量数据进行并行计算。 Spark主要包括以下三个方面：（1）分布式内存引擎：提供对大数据量、高并发的数据处理能力。（2）实时流处理引擎：提供对海量数据的实时分析能力。

其他开源大数据平台

除了以上介绍的几款开源大数据数据库外，还有一些开源的大数据平台也比较不错，如 Hadoop生态系统中的 Apache Kafka、 MongoDB和 HDFS等，这些平台都是开源的大数据平台，用户可以根据自己的实际需求进行选择。

Apache Kafka：支持各种分布式环境和流数据处理，目前已经成为流行的开源流式处理框架。Apache Kafka在数据采集和实时处理方面表现良好，在大规模分布式系统中，特别是在流式处理方面具有显著优势。
MongoDB：支持各种大数据量的存储和查询操作，可与其他流行数据库兼容，是一个开放的分布式关系型数据库。

悦数图数据库的成功应用，不仅证明了其强大的数据处理能力和有效的查询性能，也体现了图数据库在大数据时代的价值和潜力。随着开源大数据数据库技术的不断发展和普及，为更多的企业和业务场景提供安全、可靠、有效的数据存储和查询服务，助力企业更好地应对复杂的数据挑战，释放数据价值，驱动业务创新。