流式数据库（流式数据库有哪些po）

本篇目录：

1、大数据的计算框架有哪几种?2、流式计算与批量计算有什么区别?3、流式数据库对批式数据库的优点4、HIVE中导入不同数据的比较?

大数据的计算框架有哪几种?

Hadoop：Hadoop是一个分布式计算框架，主要包括两个核心组件：分布式文件系统HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存储，MapReduce为海量数据提供了计算。

Hadoop Hadoop采用MapReduce分布式计算框架，根据GFS开发了HDFS分布式文件系统，根据BigTable开发了HBase数据存储系统。Hadoop的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。

Apache Hadoop Hadoop是基于Java的平台。这是一个开放源代码框架，可跨集群排列的一组硬件机器提供批处理数据处理和数据存储服务。Hadoop同样适用于可靠，可扩展和分布式的计算。但是，它也可以用作通用文件存储。

大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。

流式计算与批量计算有什么区别?

(1) 与批量计算那样慢慢积累数据不同，流式计算将大量数据平摊到每个时间点上，连续地进行小批量的进行传输，数据持续流动，计算完之后就丢弃。(2) 批量计算是维护一张表，对表进行实施各种计算逻辑。

大数据的计算模式主要分为批量计算(batch computing)、流式计算(stream computing)等，分别适用于不同的大数据应用场景。对于先存储后计算，实时性要求不高，同时数据规模大、计算模型复杂的应用场景，更适合使用批量计算。

批处理计算框架 适用于对大规模的离线数据进行处理和分析。典型的批处理计算框架包括Apache Hadoop MapReduce、Apache Spark等。流式计算框架 适用于实时或近实时处理连续的数据流。

处理速度：由于大数据平台需要处理大量的数据，因此对处理速度有更高的要求。大数据平台使用并行计算、分布式计算和流式计算等技术来加速数据处理过程，以实现高效的数据分析和实时决策。

流式计算是行业研究的一个热点，流式计算对多个高吞吐量的数据源进行实时的清洗、聚合和分析，可以对存在于社交网站、新闻等的数据信息流进行快速的处理并反馈，目前大数据流分析工具有很多，比如开源的strom，spark streaming等。

处理、实时计算属于一类的，即计算在数据变化时，都是在数据的计算实时性要求比较高的场景，能够实时的响应结果，一般在秒级，Yahoo的S4，twiter的storm都属于流处理和实时计算一类的。

流式数据库对批式数据库的优点

1、数据时效性不同：流式计算实时、低延迟， 批量计算非实时、高延迟。数据特征不同：流式计算的数据一般是动态的、没有边界的，而批处理的数据一般则是静态数据。

2、数据库的特点：整体数据结构化、数据的共享度高、数据的独立性高。整体数据结构化 数据库中的任何数据都不属于任何应用，数据是公共的，结构是全面的。

3、数据结构化：数据库中的数据彼此之间有联系，形成结构化的数据。与文件系统相比，数据库更注重数据之间的联系。

4、高度的数据控制能力。对数据库系统的基本要求是：①能够保证数据的独立性。数据和程序相互独立有利于加快软件开发速度，节省开发费用。②冗余数据少，数据共享程度高。③系统的用户接口简单，用户容易掌握，使用方便。

5、(6)集中式数据管理。采用数据库的信息系统通常设有专门的数据库管理员，集中管理全部资料、资源和DBMs的运作。

HIVE中导入不同数据的比较?

将数据写入到队列中，然后由单个线程将队列中的数据依次写入hive中，从而避免了多线程同时写入数据的情况。

而在数据库中，不同的数据库有不同的存储引擎，定义了自己的数据格式。所有数据都会按照一定的组织存储，因此，数据库加载数据的过程会比较耗时。 数据更新。

Hive和MySQL是两种不同的数据存储和分析工具，它们之间的主要区别在于设计哲学、数据存储位置、数据格式、查询语言、数据更新、索引、数据规模、底层执行原理以及应用场景。

hive/mysql下使用sql中的between * and * 在不同数据类型下竟然不一样。int类型、float类型、string类型是包含头尾的。timestamp包含头，但不包含尾！！此外，当between a and a 时， 是不包含a的。

根据开发UDF的步骤，将UDF打成jar包并上传到HDFS，并在Hive中创建方法关联该jar包。总之使用HiveSQL一通十三招将所有的任务完成，SQL在这就不给大伙儿解释了，最终我们由原始数据，得到了最终我们想要的数据。

会导致空值存储到mysql时出现类型不匹配而出现异常。 解决办法： 根据业务场景设定mysql字段长度。 在数据导从hive导入mysql之前把空字符替换成默认字符。

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