大数据用什么数据库的

大数据应用通常使用以下几种数据库：

1. Hadoop Distributed File System (HDFS)：HDFS是大数据处理平台Hadoop的核心组件之一，它是一个分布式文件系统，可以存储大量的数据，并且具有高容错性和高可扩展性。HDFS适用于存储和处理大规模数据集。

2. Apache Cassandra：Cassandra是一个高度可扩展的分布式数据库，它被设计用于处理大量的结构化和非结构化数据。Cassandra具有分布式架构和无中心节点的特点，可以在多个节点上进行数据的存储和查询，同时具备高可用性和高性能。

3. Apache HBase：HBase是一个基于Hadoop的分布式数据库，它提供了对大规模结构化数据的实时读写访问。HBase的数据模型类似于Google的Bigtable，可以处理海量数据，并且具有高吞吐量和低延迟的特点。

4. MongoDB：MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库，它适用于存储和处理半结构化和非结构化数据。MongoDB具有灵活的数据模型和强大的查询能力，可以方便地处理大量的数据和复杂的数据结构。

5. Apache Spark：Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，它提供了分布式数据处理和分析的功能。Spark可以与多种数据存储系统集成，包括HDFS、Cassandra、HBase等，可以对大规模数据进行复杂的数据分析和机器学习任务。

这些数据库都具有分布式架构和横向扩展能力，可以处理大量的数据，并且支持高并发的数据访问和复杂的数据操作。在大数据应用中，选择适合的数据库取决于数据的特点、应用的需求和系统的架构。

大数据的处理需要使用高性能、高可扩展性的数据库系统。以下是几种常用的大数据数据库：

1. Apache Hadoop: Hadoop是一个开源的分布式系统基础架构，它能够存储和处理大规模数据集。Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce。Hadoop可以在廉价的硬件上构建大规模的集群，通过数据分片和并行计算，实现高效的数据处理。

2. Apache Cassandra: Cassandra是一个高度可扩展、分布式的NoSQL数据库。它具有高性能、高可用性和可伸缩性的特点，可以处理海量的数据。Cassandra采用分布式架构，数据可以存储在多个节点上，通过一致性哈希算法实现数据的分布和负载均衡。

3. Apache Hive: Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL，可以将结构化的数据映射到Hadoop的分布式文件系统上，并进行查询和分析。Hive可以将复杂的分析任务转换为MapReduce任务进行处理，大大简化了大数据的处理过程。

4. Apache HBase: HBase是一个分布式的、面向列的NoSQL数据库，它运行在Hadoop集群之上。HBase具有高性能、高可扩展性和高可靠性的特点，可以存储和处理大规模的结构化数据。HBase的数据模型类似于Google的Bigtable，可以支持随机读写和实时查询。

5. Apache Spark: Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，它可以在内存中进行数据计算和分析。Spark提供了丰富的API，包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib和Spark GraphX，可以处理各种类型的大数据任务，包括批处理、交互式查询、流处理和机器学习。

除了以上几种数据库，还有其他一些常用的大数据数据库，如MongoDB、Elasticsearch、Redis等。选择合适的大数据数据库需要根据具体的业务需求和数据处理场景来决定。

大数据处理通常使用分布式数据库系统，这些数据库系统具有良好的扩展性和高性能，能够处理大规模的数据并提供快速的查询和分析能力。以下是一些常用的大数据数据库：

1. Apache Hadoop: Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它包括了分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce。Hadoop可以存储和处理大规模数据集，并在集群中进行并行计算。

2. Apache Hive: Hive是基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL，允许用户使用类似于关系数据库的方式进行数据查询和分析。Hive将查询转换为MapReduce任务来执行。

3. Apache HBase: HBase是一个开源的分布式列存储数据库，它在Hadoop上构建，提供了高可靠性、高性能的数据存储和访问能力。HBase适用于需要快速随机读写的场景，例如实时分析和实时计算。

4. Apache Cassandra: Cassandra是一个高度可扩展的分布式数据库系统，它具有高吞吐量、低延迟和高可用性的特点。Cassandra采用了分布式架构和无中心节点的设计，可以处理大规模的数据集，并支持分布式数据复制和故障恢复。

5. Apache Spark: Spark是一个快速的、通用的大数据处理引擎，它提供了内存计算和分布式数据处理的能力。Spark可以与Hadoop、Hive和HBase等系统集成，支持大规模数据的处理、查询和分析。

除了上述的开源数据库系统，还有一些商业数据库系统也被广泛应用于大数据处理，如Oracle、IBM DB2、Microsoft SQL Server等。这些商业数据库系统通常具有更强大的功能和更高的性能，但也需要付费购买和维护。在选择数据库系统时，需要根据具体的需求和预算进行评估和选择。