大数据学的数据库叫什么

大数据学中使用的数据库有很多种，其中比较常见的有以下几种：

1. Hadoop：Hadoop是大数据处理的核心组件之一，它提供了一个可扩展的分布式文件系统（HDFS）和一个分布式计算框架（MapReduce），可以用于存储和处理大规模数据集。

2. 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，可以在大规模集群上运行。Spark提供了丰富的API，包括批处理、流处理、图计算和机器学习等功能。

3. NoSQL数据库：NoSQL数据库是一类非关系型数据库，适用于处理大规模、高速的数据。常见的NoSQL数据库包括MongoDB、Cassandra、Redis等，它们具有高可扩展性和灵活的数据模型，可以满足大数据处理的需求。

4. MySQL：MySQL是一种关系型数据库管理系统，广泛用于小型到中型规模的数据存储和处理。虽然MySQL在处理大规模数据时可能存在性能瓶颈，但它仍然是许多大数据项目中的重要组成部分。

5. Oracle：Oracle是一种功能强大的关系型数据库管理系统，被广泛用于企业级大数据处理。Oracle具有高性能、高可靠性和丰富的功能，适用于处理大规模和复杂的数据。

总之，大数据学中使用的数据库并不局限于某一种特定的数据库，而是根据实际需求和场景选择合适的数据库技术来进行数据存储和处理。

大数据学中使用的数据库有多种，其中最常见的是分布式数据库。分布式数据库是一种将数据分布存储在多个物理节点上的数据库系统。它可以处理大规模数据集和高并发访问，并提供高可用性和可扩展性。

在大数据学中，最常用的分布式数据库包括以下几种：

1. Apache Hadoop: Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它包含了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，简称HDFS）和一个分布式计算框架（MapReduce）。Hadoop可以通过将数据分布存储在多个节点上，实现大规模数据的存储和分析。

2. Apache Cassandra: Cassandra是一个高度可扩展的分布式数据库系统，它采用了基于列的数据模型。Cassandra具有线性可扩展性和高可用性，可以在多个节点上存储和处理大规模数据。

3. Apache HBase: HBase是一个基于Hadoop的分布式数据库，它使用了HDFS作为底层存储。HBase具有高可用性和高性能，可以在大规模数据集上进行随机读写操作。

4. Apache Spark: Spark是一个通用的大数据处理框架，它可以与多种分布式数据库进行集成。Spark提供了丰富的API和功能，可以进行数据处理、机器学习和图计算等任务。

除了上述几种常见的分布式数据库，还有其他一些大数据学中使用的数据库，如MongoDB、Redis等。这些数据库都具有不同的特点和适用场景，可以根据具体需求选择合适的数据库。

大数据学中常用的数据库有很多种，其中比较常见的有Hadoop、Apache Cassandra、Apache HBase、MongoDB等。下面将对这几种数据库进行详细介绍。

1. Hadoop：Hadoop是由Apache开源的大数据处理框架，它提供了分布式存储和计算能力。Hadoop的核心是Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型。HDFS用于存储大规模数据，并通过数据分片和冗余来保证数据的可靠性和高可用性。MapReduce是一种分布式计算模型，可以将大规模数据分解成多个小任务，并在集群中并行处理这些任务，最后将结果进行合并。Hadoop适合处理大规模结构化和非结构化数据。

2. Apache Cassandra：Cassandra是一个高度可扩展的分布式数据库系统，它具有高性能、高可用性和可扩展性。Cassandra采用了分布式的无中心节点体系结构，数据被分布在多个节点上，每个节点都具有相同的权重。Cassandra支持水平扩展，可以根据需求增加或减少节点，而不会影响系统的性能。Cassandra还支持数据的多副本复制，以提高数据的可用性和容错性。Cassandra适合存储大量的非结构化数据。

3. Apache HBase：HBase是建立在Hadoop之上的一个分布式列存储数据库。它提供了实时读写的能力，并且支持高可用性和可伸缩性。HBase的数据模型是基于列的，数据被组织成行和列的形式。HBase的数据存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，通过HBase的RegionServer进行读写操作。HBase适合存储大量结构化和半结构化数据，并且需要实时读写操作的场景。

4. MongoDB：MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库，它采用了JSON-like的文档存储格式。MongoDB具有高性能、高可用性和可扩展性。它支持自动分片和复制，可以在集群中分布存储和处理大规模数据。MongoDB的数据模型灵活，可以存储各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。MongoDB适合存储和查询复杂的数据结构。

综上所述，大数据学中常用的数据库有Hadoop、Apache Cassandra、Apache HBase和MongoDB等，每种数据库都有其特点和适用场景。根据具体的需求和数据特点，可以选择合适的数据库进行存储和处理。