類似于谷歌大表(Google' Gigtable)的開源數據庫
想到大數據，你第一個會想到Google's Bigtable，其次就是根據其思想設計的開源數據庫HBase。除此之外，你還知道其它的類似的開源數據庫呢？我簡要描述了其它的開源數據庫，僅供了解。</span>
HBase
簡述- · 編程語言: Java
- · 主要關注點: 上億級的行百萬級的列數據 Billions of rows X millions of columns
- · 許可證（License）: Apache
- · 協議（Protocol）: HTTP/REST (也有 Thrift)
- · 概要：模型化谷歌大表
- 使用Hadoop HDFS作為數據存儲
- Hadoop Map/reduce 框架
- 通過服務器端的掃描和過濾來實現查詢術語推送
- 實時查詢優化
- 高性能的Thrift網管
- HTTP 支持XML, Protobuf, 和二進制（binary）
- 基于Jruby shell
- 配置文件的改動和較小的升級都會滾動重啟
- 能夠像MySQL一樣隨機訪問系統的性能
- 一個集群可以由幾個不同類型的節點組成 </ol> </div>
- · 編程語言 : Java
- · 主要關注點 : 最佳的大數據和Dynamo
- · 許可證（License） : Apache
- · 協議（Protocol） : Thrift 和 一般二進制 CQL3
- · 概要：為分布式和重復（replication）而調優折中(N, R, W)
- 通過列和區間關鍵字查詢 (需要在你需要搜索的字段中建立標記體（indices）)
- 大表的特性：列 , 列家族（column families）
- 能夠被用來作為一個分布式哈希表，使用“像SQL”一樣的語言，CQL（但是不能夠JOIN）
- 數據可以設置過期（在INSERT中設置）
- 寫能夠比讀更快(當讀是磁盤綁定)
- 能夠使用Hadoop的Map/reduce
- 相對于Hadoop/HBase來說，所有的節點是相似的
- 跨數據中心重復中表現得非常好并且數據可靠
- 最佳使用情形: 當你需要的寫多于讀，比如日志操作。
- 最佳使用場合: 銀行， 金融業，數據分析業務。 </ol>
- · 編程語言: C++
- · 主要關注點 : 更快，比HBase更小
- · 許可證（License） : GPL 2.0
- · 協議（Protocol） : Thrift, C++庫, or HQL shell
- · 概要： 對谷歌大表設計的實現
- 運行在Hadoop的HDFS上
- 使用自己獨有的，像SQL一樣的語言HQL
- 能夠通過關鍵字，單元格來搜索，或者是通過列家族（column families ）的值
- 搜索能夠限定到 key/column區間
- 保留最近歷史值
- 表有命名空間
- 能夠使用Hadoop的Map/reduce </ol> </div>
- · 編程語言: Java 和C++
- · 主要關注點 : A BigTable with Cell-level security
- · 許可證（License） : Apache
- · 協議（Protocol） : Thrift
- · 概要：另一種大表的克隆版，也運行在Hadoop之上
- 單元格級別的安全訪問
- 比內存能夠允許的行還用大
- 使用C++ STL 來保持一個內存映射外在的Java
- Map/reduce使用Hadoop設備，如ZooKeeper 等
- 一些服務器端的編程 </ol> </div>
最佳使用情形: 在大數據集上，Hadoop可能依舊是最佳的方式來運行Map/Reduce 任務，使用HDFS作為數據存儲。
使用場景: 搜索引擎，分析日志數據，也可以用在任何需要掃描大且少量關聯的二位表。
Cassandra
簡述</div>
Hypertable
簡述最佳使用情形: 如果你需要一個更好的HBase
最佳使用場合: 使用情況與HBase一樣，即搜索引擎，分析日志數據，也可以用在任何需要掃描大且少量關聯的二位表。</span>
Accumulo
簡述最佳使用情形: 如果你需要一個不同的HBase
最佳使用場合: 使用情況與HBase一樣，即搜索引擎，分析日志數據，也可以用在任何需要掃描大且少量關聯的二位表。</span>
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