大数据都用什么数据库库

大数据领域使用的数据库系统有很多种，以下是几种常见的数据库系统：

1. Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算平台，它包含了分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce。Hadoop常用于大规模数据的存储和处理，适用于海量数据的批处理任务。

2. NoSQL数据库：NoSQL数据库是指非关系型数据库，它们与传统的关系型数据库不同，不使用固定的表结构和SQL语言。NoSQL数据库适用于存储和处理非结构化或半结构化数据，具有高可扩展性和高性能的特点。常见的NoSQL数据库包括MongoDB、Cassandra、Redis等。

3. Apache Hive：Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似SQL的查询语言HQL，将SQL语句转换为MapReduce任务执行。Hive适用于大规模数据的离线分析和查询，可以将结构化数据映射到Hadoop集群上进行分析。

4. Apache HBase：HBase是一个分布式的面向列的NoSQL数据库，它运行在Hadoop之上，提供实时读写和高可扩展性。HBase适用于需要实时访问和处理大量数据的场景，如日志分析、实时推荐等。

5. Apache Cassandra：Cassandra是一个高度可扩展的分布式数据库系统，具有分布式、无单点故障、高性能的特点。Cassandra适用于需要处理大量写入和读取操作的场景，如社交网络、物联网等。

除了以上几种数据库系统，还有其他一些大数据领域常用的数据库，如Elasticsearch、Neo4j、InfluxDB等。选择使用哪种数据库系统取决于具体的业务需求和数据处理方式。

大数据领域常用的数据库主要有以下几种：

1. Hadoop Distributed File System (HDFS)：HDFS是Apache Hadoop项目的一部分，它是一个分布式文件系统，被广泛用于存储和处理大规模数据集。HDFS的设计目标是能够在廉价的硬件上运行，并能容忍硬件故障。

2. Apache HBase：HBase是一个开源的、分布式的、面向列的NoSQL数据库。它是在Hadoop之上构建的，用于存储大量结构化和半结构化数据。HBase具有高可用性、高性能和可伸缩性的特点，因此被广泛应用于大数据场景中。

3. Apache Cassandra：Cassandra是一个高度可扩展的分布式数据库系统，用于处理大规模的分布式数据。它具有分布式、高性能、高可用性和容错性的特点，适用于处理海量数据和实时数据流。

4. Apache Hive：Hive是一个数据仓库基础设施，用于进行数据提取、转换和加载（ETL）以及数据分析。它提供了类似于SQL的查询语言，使用户能够以声明性的方式查询和分析大规模数据集。

5. Apache Spark：Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，它支持在内存中进行数据处理，并具有高速的数据处理能力。Spark提供了丰富的API，包括批处理、流处理、机器学习和图处理等功能，使用户能够进行复杂的数据分析和处理。

除了上述数据库之外，还有其他一些常用的大数据数据库，如Elasticsearch、MongoDB、Redis等，它们在不同的应用场景下具有不同的优势和适用性。选择合适的数据库取决于具体的需求、数据规模和性能要求。

大数据应用中常用的数据库有以下几种：

1. Hadoop HDFS：Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS）是用于存储和管理大规模数据集的分布式文件系统。它具有高容错性、高可靠性和高扩展性的特点，适用于海量数据的存储和处理。

2. Apache Hive：Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，提供了类似SQL的查询语言HiveQL来查询和分析数据。Hive将结构化的数据映射到Hadoop集群上的分布式存储，并提供了高度优化的查询性能。

3. Apache HBase：HBase是一个基于Hadoop的分布式非关系型数据库，具有高可靠性、高性能和高扩展性。它适用于需要实时读写大规模数据集的场景，常用于实时分析、日志处理和在线交易等应用。

4. Apache Cassandra：Cassandra是一个高度可扩展的分布式数据库系统，具有分布式、去中心化和容错性等特点。它适用于需要快速写入和读取大量数据的场景，常用于实时数据分析、推荐系统和物联网等应用。

5. Apache Spark：Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，支持数据查询、机器学习、图计算和流式处理等功能。Spark可以与多种数据库进行集成，如Hive、HBase和Cassandra，从而实现对大规模数据的处理和分析。

6. MongoDB：MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库，具有高性能、高可用性和可扩展性等特点。它适用于需要存储和查询半结构化数据的场景，常用于日志分析、社交媒体和物联网等应用。

7. Elasticsearch：Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，具有高度可伸缩性和实时性。它适用于全文搜索、日志分析和实时监控等场景，常用于大数据应用中的数据搜索和分析。

以上是常用的大数据数据库，根据实际需求和应用场景的不同，可以选择合适的数据库来处理和存储大规模数据。