式数据库管理。在本文中我们将了解到底是什么它的一些历史它与的集成点和缺点。这是一个不断发展的学科不断寻找新的专业人员。从这个意义上来说要想在这个领域找到一个好的位置就必须好好训练。因此专门针对的大数据课程可以为选择此类培训的人打开许多大门。我们还将在整篇文章中讨论这。
点但现在我们将重点关注定义目录
什么是最初是一个旨在满足特定公司需求的项目。该公司需要一种可以大规模处理大量数据以 芬兰电话号码表 用于自然语言搜索的工具。随着时间的推移它找到了其他用途最终被集成到中是生态系统的组件之一。正如我们所说是一个分布式非关系数据库管理器。这意味着它是位于同一计算机集群中不同点的一组数据。
库但它们之间保持逻辑关系另方
面它们也是这意味着它们存储各种非结构化数据并且不使用作为查询语言。于年将集成到其消息服务中。并不是要取代传统数据库但由于其与的集成它被广泛用作大数据的数据管理器。此外还有一个扩展为提供层并允许它与关系数据库一起使用。因此目前被不同的公司用于数据的处理处理和分析。集成。
到中在该框架的分布式系统中使用起来很方便。这有助于所有类型公司的大数据工作的发展因为它降低了成本和对专门部门的需求。专业化大数据专业化特性和应用一旦我们定义了是什么并且了解了它的一些历史我们就会看到它的主要特征以及它在大数据领域的一些主要应用。在的特性中我们发现这个数据库管理器资 BQB 名录 者是可扩展在大数据中必。
