Question

大数据的分布式数据库的发展趋势如何(分布式数据库的优点)

Answer 1

现在大数据是一个十分火热的技术，这也使得很多人都开始关注大数据的任何动态，因为大数据在某种程度上来说能够影响我们的生活。在这篇文章中我们就给大家介绍一下大数据的分布式数据库的发展趋势，希望这篇文章能够帮助大家更好理解大数据的分布式数据库的发展趋势。

其实不论是Hadoop还是分布式数据库，技术体系上两者都已经向着计算存储层分离的方式演进。对于Hadoop来说这一趋势非常明显，HDFS存储与YARN调度计算的分离，使得计算与存储均可以按需横向扩展。而分布式数据库近年来也在遵循类似的趋势，很多数据库已经将底层存储与上层的SQL引擎进行剥离。传统的XML数据库、OO数据库、与pre-RDBMS正在消亡；新兴领域文档类数据库、图数据库、Table-Style数据库与Multi-Model数据库正在扩大自身影响；传统关系型数据库、列存储数据库、内存分析型数据库正在考虑转型。可以看到，从技术完整性与成熟度来看，Hadoop确实还处于相对早期的形态。直到今天，很多技术在很多企业应用中需要大量的手工调优才能够勉强运行。同时，Hadoop的主要应用场景一直以来面向批处理分析型业务，传统数据库在线联机处理部分不是其主要的发展方向。同时Hadoop技术由于开源生态体系过于庞大，同时参与改造的厂商太多，使得用户很难完全熟悉整个体系，这一方面大大增加了开发的复杂度，提升了用户使用的难度，另一方面则是各个厂商之间维护不同版本，使得产品的发展方向可能与开源版本差别逐渐加大。

而分布式数据库领域经历了几十年的磨练，传统RDBMS的MPP技术早已经炉火纯青，在分类众多的分布式数据库中，其主要发展方向基本可以分为“分布式联机数据库”与“分布式分析型数据库”两种。对比Hadoop与分布式数据库可以看出，Hadoop的产品发展方向定位，与分布式数据库中列存储数据库相当重叠而在高并发联机交易场景，在Hadoop中除了HBase能够勉强沾边以外，分布式数据库则占据绝对的优势。目前，从Hadoop行业的发展来看，很多厂商而是将其定位改变为数据科学与机器学习服务商。因此，从商业模式上看以Hadoop分销的商业模式基本已经宣告结束，用户已经体验到维护整个Hadoop平台的困难而不愿被强迫购买整个平台。大量用户更愿意把原来Hadoop的部件拆开灵活使用，为使用场景和结果买单，而非平台本身买单。另外一个细分市场——非结构化小文件存储，一直以来都是对象存储、块存储，与分布式文件系统的主战场。如今，一些新一代数据库也开始进入该领域，可以预见在未来的几年中，小型非结构化文件存储也可能成为具备多模数据处理能力的分布式数据库的战场之一。

我们在这篇文章中给大家介绍了很多有关大数据分布数据库的发展前景，通过这篇文章我们不难发现数据库的发展是一个极其重要的内容，只有搭建分布式数据库，大数据才能够更好地为我们服务。

Answer 2

分布式存储是指将数据存储在多个物理节点上，通过网络进行数据访问和管理的一种存储方式。在未来，随着数据量的不断增长和数据处理的复杂度不断提高，分布式存储将会成为存储领域的主流趋势。以下是分布式存储未来的一些趋势：

云原生存储：随着云原生的发展，未来的分布式存储将更加注重云原生技术的应用，例如容器化、微服务、自动化部署等。云原生存储将更加注重可扩展性、高可用性、自动化管理等特性，以适应云原生应用的需求。

存储和计算的融合：未来的分布式存储将更加注重存储和计算的融合，以提高数据处理的效率和速度。例如，采用分布式计算框架对数据进行处理，将计算任务分布到多个节点上，提高数据处理的并行度和效率。

智能化存储：未来的分布式存储将更加注重智能化存储技术的应用，例如机器学习、人工智能等。通过智能化存储技术，可以更加高效地管理和优化存储资源，提高存储的利用率和效率。

安全性和隐私保护：随着数据隐私和安全问题的日益突出，未来的分布式存储将更加注重数据的安全性和隐私保护。例如采用加密存储技术、访问控制、身份验证等手段，保护数据的安全性和隐私。

多云存储：随着多云时代的到来，未来的分布式存储将更加注重多云存储的应用。通过多云存储技术，可以将数据存储在多个云端，提高数据的可用性和灵活性。