\u201eBei Big Data werden parallele Rechenwerkzeuge ben\u00f6tigt, um Daten zu verarbeiten.\u201c relationales Modell.\u201c<\/em><\/strong><\/p>\u2014 Abs\u00e4tze aus Wikipedia \u00fcbernommen<\/cite><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\nZu den Hauptmerkmalen umfangreicher Datendatenbanken geh\u00f6ren:<\/p>\n\n\n\n
Riesige Speicherkapazit\u00e4t (Petabyte) und einfache Skalierbarkeit.<\/li> Kein festes Schema oder minimales Schema, um die Flexibilit\u00e4t zu maximieren. Datenschemata entwickeln sich, wenn Daten gespeichert werden.<\/li> Optimiert f\u00fcr die Analyse von Beziehungen und Gewinnung von Erkenntnissen aus gro\u00dfen Datens\u00e4tzen.<\/li> H\u00e4ufig basierend auf Open-Source-NoSQL-Datenbankl\u00f6sungen wie Cassandra, MongoDB, Hadoop\/HDFS usw.<\/li> Erm\u00f6glichen Sie schnelles, zuverl\u00e4ssiges Speichern und Abrufen von Big Data in gro\u00dfem Ma\u00dfstab f\u00fcr Anwendungsf\u00e4lle wie:AdTech und Martech: Speichert Anzeigen- und Kampagnenleistungsdaten<\/li> Cybersicherheit: Protokolle, Warnungen und Maschinendaten zur Analyse<\/li> IoT: Aggregiert Daten von verbundenen Ger\u00e4ten, Sensoren, Systemen und Anlagen<\/li> Soziale Medien: Beitr\u00e4ge, Kommentare, Vorlieben, Freigaben und andere Daten sozialer Netzwerke<\/li> Lieferung\/Transport: Verfolgt Routen, ETA, Kraftstoffverbrauch, Logistik und mehr<\/li> Medien\/Unterhaltung: Riesige Bibliotheken mit Inhalten, Ansichten, Kommentaren, Empfehlungen<\/li> Einzelhandel\/E-Commerce: Transaktionen, Kataloge, Preise, Inventar, Kunden in gro\u00dfem Umfang<\/li><\/ul><\/li><\/ul>\n\n\n\nWas leisten Big-Data-Datenbanken?<\/h3>\n\n\n\n Big Data NoSQL-Datenbanken speichern riesige Datenmengen, um anspruchsvolle Analysen und Erkenntnisse in gro\u00dfem Umfang zu unterst\u00fctzen. Sie werden h\u00e4ufig in Branchen und Anwendungsf\u00e4llen eingesetzt wie:<\/p>\n\n\n\n
Einzelhandel<\/strong><\/p>\n\n\n\nProduktkatalog:<\/strong> Schnelle, reaktionsschnelle Produktdaten, um Kunden mit einem anpassbaren Schema zu besch\u00e4ftigen.<\/li>Kunde 360:<\/strong> Reichern Sie Kundenprofile mit kontext-, verhaltens- und ereignisgesteuerten Daten an.<\/li>Einkaufswagen:<\/strong> Reduzieren Sie Abbr\u00fcche mit dauerhaften Warenk\u00f6rben \u00fcber Kan\u00e4le\/Ger\u00e4te hinweg und verfolgen Sie Kaufmuster f\u00fcr eine bessere Kundenintelligenz.<\/li>Empfehlungsmaschine:<\/strong> Nutzen Sie Kontext- und Verhaltensdaten, um maschinelles Lernen zu f\u00fcttern und den Umsatz mit relevanten Empfehlungen zu steigern.<\/li>Treueprogramm und Aktionen:<\/strong> Verbessern Sie Engagement und Bindung mit Echtzeitdaten und gezielten Rabatten\/Anreizen.<\/li>Auftragsabwicklung:<\/strong> Verfolgen Sie Bestellungen durchg\u00e4ngig, minimieren Sie Verluste und steigern Sie die Zufriedenheit.<\/li>Bestandsverwaltung:<\/strong> Pflegen Sie optimale Best\u00e4nde und minimieren Sie Out-of-Stock-Meldungen mit verteiltem Bestandsmanagement.<\/li><\/ul>\n\n\n\nSozialen Medien<\/strong><\/p>\n\n\n\nBenutzerprofil:<\/strong> Speichern Sie Attribute, Pr\u00e4ferenzen, Tags, Interessen und Historien f\u00fcr Hunderte Millionen miteinander verbundener Benutzer mit konsistenter, zuverl\u00e4ssiger Leistung.<\/li>Gespr\u00e4che:<\/strong> Nutzen Sie Datenbankoperationen mit geringer Latenz, um ein hervorragendes Erlebnis mit Echtzeitkommunikation, schnelleren Verbindungen und minimaler Verz\u00f6gerung zu bieten.<\/li>Standortverfolgung:<\/strong> Erstellen Sie reaktionsschnelle standortbasierte soziale Apps und Spiele, die Standort-Streams von Benutzerger\u00e4ten nutzen.<\/li>Media-Assets:<\/strong> Hochleistungsspeicher f\u00fcr gro\u00dfe bin\u00e4re Objekte wie Bilder, Videos und Audiodateien.<\/li><\/ul>\n\n\n\nAdTech und MarTech<\/strong><\/p>\n\n\n\nPr\u00e4zises Anzeigen-Targeting:<\/strong> Schalten Sie gro\u00dfvolumige Anzeigen basierend auf Impressionen, Einnahmen und Kampagnenzielen, indem Sie die ansprechendsten Inhalte f\u00fcr Einzelpersonen und Zielgruppen ermitteln.<\/li>Echtzeitanalyse:<\/strong> Gewinnen Sie umsetzbare Erkenntnisse aus umfangreichen Echtzeitdaten, um dynamische Entscheidungen zu treffen.<\/li>Maschinelles Lernen:<\/strong> F\u00fchren Sie Betriebs- und Analyse-Workloads schnell auf denselben Datens\u00e4tzen und derselben Infrastruktur aus.<\/li>Nutzerverhalten und Eindr\u00fccke:<\/strong> Erfassen und analysieren Sie Clickstreams in Echtzeit, um die Stimmung zu verstehen, Trends zu erkennen und Kampagnen zu optimieren.<\/li><\/ul>\n\n\n\nRelationale Datenbanken (RDBMS) vs. nicht-relationale Datenbanken (Nicht-RDBMS)<\/h3>\n\n\n\n Hier ist eine Tabelle, die einige der wichtigsten Unterschiede zwischen relationalen Datenbanken (RDBMS) und nicht relationalen Datenbanken (Nicht-RDBMS) zusammenfasst:<\/p>\n\n\n\nBesonderheit<\/th> RDBMS<\/th> Nicht-RDBMS<\/th><\/tr><\/thead> Datenmodell<\/td> Tabellen mit strengem Schema<\/td> Verschiedene Datenmodelle, einschlie\u00dflich Dokument, Schl\u00fcsselwert, Diagramm und Spaltenfamilie<\/td><\/tr> Skalierbarkeit<\/td> Vertikale Skalierung mit Grenzen<\/td> Einfaches horizontales Skalieren<\/td><\/tr> Abfragen<\/td> SQL-basierte Abfragen<\/td> Nicht-SQL-basierte Abfragen<\/td><\/tr> ACID-Konformit\u00e4t<\/td> Vollst\u00e4ndig ACID-konforme Transaktionen<\/td> Endg\u00fcltige Konsistenz oder teilweise ACID-Konformit\u00e4t<\/td><\/tr> Datenintegrit\u00e4t<\/td> Starke Datenintegrit\u00e4t und -konsistenz<\/td> Flexible Datenintegrit\u00e4t und letztendliche Konsistenz<\/td><\/tr> Datenflexibilit\u00e4t<\/td> Beschr\u00e4nkt auf strukturierte Daten<\/td> Unterst\u00fctzt halbstrukturierte und unstrukturierte Daten<\/td><\/tr> Schema\u00e4nderungen<\/td> Schema\u00e4nderungen erfordern Ausfallzeiten<\/td> Dynamische Schema\u00e4nderungen ohne Ausfallzeiten<\/td><\/tr> Datenspeicherung<\/td> Optimiert f\u00fcr Speichereffizienz<\/td> Optimiert f\u00fcr die Abfrageleistung<\/td><\/tr> Anwendungsf\u00e4lle<\/td> Am besten geeignet f\u00fcr Transaktionssysteme<\/td> Am besten geeignet f\u00fcr hohe Datenvolumen, geringe Latenz und flexible Datenanforderungen<\/td><\/tr> Beispiele<\/td> Oracle, MySQL, SQL-Server<\/td> MongoDB, Kassandra, HBase<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>Hinweis: Dies sind Verallgemeinerungen und es gibt Ausnahmen von diesen Unterschieden.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\nWarum Big-Data-Datenbanken erstellen?<\/h3>\n\n\n\n Der Hauptgrund f\u00fcr die Erstellung von Big-Data-Datenbanken besteht darin, sicherzustellen, dass Sie bei Bedarf auf Ihre Daten zugreifen k\u00f6nnen.<\/strong> Angenommen, Sie halten Ihre Big-Data-Datenbank nicht mit den neuesten \u00c4nderungen an Ihrer Website oder Ihrem Unternehmen auf dem Laufenden. In diesem Fall k\u00f6nnen Sie bei Bedarf wichtige Informationen nicht sehen, z. B. wenn Kunden Produkte kaufen oder Zahlungen leisten.<\/p>\n\n\n\nBig-Data-Datenbanksysteme k\u00f6nnen Unternehmen dabei helfen, Geld zu sparen, indem sie die Serverkosten senken. Dennoch bieten sie weitere Vorteile wie erh\u00f6hte Sicherheitsma\u00dfnahmen und einen besseren Kundenservice \u2013 und das alles, weil es mehr Platz f\u00fcr alles gibt!<\/p>\n\n\n\n
TOP 12 Open-Source-Big-Data-Datenbanken<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Sie k\u00f6nnen Daten \u00fcber eine Big-Data-Datenbank analysieren und verwalten<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\nApache Kassandra<\/strong><\/h3>\n\n\n\nApache Cassandra ist eine spaltenorientierte Datenbank, die auf Hunderttausende von Knoten skaliert werden kann. Es enth\u00e4lt ein integriertes Datenreplikationssystem, das Ihnen hilft, die Konsistenz \u00fcber mehrere Datenbankinstanzen hinweg aufrechtzuerhalten. Es unterst\u00fctzt die Advanced Data Types (ADT)-Spezifikation und bietet viele weitere Funktionen, wie z. B. Hochverf\u00fcgbarkeit und Fehlertoleranz.<\/strong> Sie k\u00f6nnen es in vielen Anwendungen verwenden, einschlie\u00dflich Echtzeitanalysen, Data Warehousing und Business-Intelligence-Anwendungen.<\/p>\n\n\n\nZu den besten Funktionen von Cassandra geh\u00f6ren:<\/strong><\/p>\n\n\n\nFlexibles Schemadesign:<\/strong> Sie k\u00f6nnen Schemas erstellen, die f\u00fcr Ihre Daten- und Anwendungsanforderungen optimiert sind<\/li>Schnelles Lesen und Schreiben:<\/strong> Schreibvorg\u00e4nge sind in der Regel schneller als Lesevorg\u00e4nge, da eine protokollstrukturierte Zeilenspeichertechnik verwendet wird, die die Menge an Festplatten-E\/A reduziert, die zum Verarbeiten von Aktualisierungen erforderlich ist.<\/li>Hohe Verf\u00fcgbarkeit:<\/strong> Cassandra kann auf mehreren Computern mit Hochverf\u00fcgbarkeitsfunktionen wie Sharding und Replikation bereitgestellt werden<\/li><\/ul>\n\n\n\nApache HBase<\/strong><\/h3>\n\n\n\nApache HBase ist eine Open-Source-Big-Data-Datenbank, die gro\u00dfe Mengen unstrukturierter Daten speichert. Es kann strukturierte und unstrukturierte Daten verarbeiten und eignet sich gut zum Speichern von Protokollen und anderen Zeitreihendaten.<\/p>\n\n\n\n
Apache HBase wird auf einem verteilten Dateisystem ausgef\u00fchrt, das eine Skalierung auf riesige Datenmengen bei geringer Latenz erm\u00f6glicht.<\/p>\n\n\n\n
HBase bietet auch integrierte Unterst\u00fctzung f\u00fcr Caching, Replikation und Sharding. HBase ist eine ausgezeichnete Wahl, wenn Sie schnellen Zugriff auf Ihre Daten ben\u00f6tigen und diese gleichzeitig sicher aufbewahren m\u00f6chten.<\/p>\n\n\n\n
MongoDB<\/strong><\/h3>\n\n\n\nWenn Sie nach einer Datenbank suchen, die das Datenvolumen Ihres Unternehmens bew\u00e4ltigen kann, ist MongoDB eine der besten Optionen. MongoDB ist eine dokumentenorientierte Open-Source-Datenbanksoftwareplattform. Es basiert auf der nicht-relationalen NoSQL-Datenbank-Engine Mongoose und wurde entwickelt, um gro\u00dfe Datenmengen \u00fcber viele Typen hinweg zu verarbeiten.<\/p>\n\n\n\n
MongoDB verf\u00fcgt \u00fcber ein robustes Sammlungsframework, das Dokumente aller Formen und Gr\u00f6\u00dfen speichern kann, einschlie\u00dflich JSON-Dokumente, verschachtelte Objekte und Arrays<\/strong>. Es unterst\u00fctzt MapReduce-Jobs und bietet Funktionen wie Geofunktionen, Aggregation und Indizes.<\/p>\n\n\n\nMongoDB gibt es seit 2004 und hat sich zu einer der beliebtesten Datenbanken entwickelt. Dutzende von gro\u00dfen Unternehmen wie eBay, PayPal und Twitter unterst\u00fctzen es.<\/p>\n\n\n\n
Neo4j<\/strong><\/h3>\n\n\n\nNeo4j ist eine Graphdatenbank, mit der Entwickler und Data Scientists komplexe Beziehungen zwischen Objekten in einer Datenbank speichern k\u00f6nnen, was die schnelle Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen erm\u00f6glicht.<\/strong> Es basiert auf dem Open-Source-JavaSpaces-Projekt, das urspr\u00fcnglich von IBM entwickelt wurde. Neo4j wird von Neo Technology und der Apache Software Foundation entwickelt, die auch ihre Open-Source-Codebasis pflegen.<\/p>\n\n\n\nDas Projekt begann 1999 als Konkurrenz zu anderen Graphdatenbanken wie Oracles Redhawk oder Microsoft Graph, wurde aber zu einem branchenf\u00fchrenden Produkt. Die Neo4j-API erm\u00f6glicht es Entwicklern, optimierte Anwendungen f\u00fcr umfangreiche Analysen und maschinelles Lernen zu erstellen \u2013 und sie sogar auf Mobilger\u00e4ten auszuf\u00fchren!<\/p>\n\n\n\n
Die Neo4j-API wurde von vielen Unternehmen und Organisationen weltweit \u00fcbernommen, darunter Facebook, Yahoo!, LinkedIn, eBay und gro\u00dfe Unternehmen wie Philips und Vodafone. Heute gibt es \u00fcber 60 Millionen registrierte Benutzer von Neo4j!<\/p>\n\n\n\n
HDFS (Hadoop Distributed File System)<\/h3>\n\n\n\n HDFS ist ein verteiltes Dateisystem, das gro\u00dfe Dateien auf handels\u00fcblicher Hardware verarbeitet. Es ist das Standarddateisystem f\u00fcr Hadoop, was es zu einer gro\u00dfartigen Wahl zum Speichern Ihrer Daten macht. Der Hauptvorteil der Verwendung von HDFS besteht darin, dass es auf mehrere Petabyte-Cluster skaliert werden kann, was es zu einer ausgezeichneten Wahl macht, wenn Sie einen gro\u00dfen Datensatz speichern und analysieren m\u00fcssen.<\/strong><\/p>\n\n\n\nSpark MLlib (Spark-Bibliothek f\u00fcr maschinelles Lernen)<\/h3>\n\n\n\n Spark MLlib ist eine Open-Source-Bibliothek f\u00fcr maschinelles Lernen f\u00fcr Apache Spark, die eine Sammlung von Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen bereitstellt. Es ist so konzipiert, dass es einfach zu bedienen, skalierbar und zuverl\u00e4ssig ist. Es hat viele Benutzer, was es zu einer der besten Big-Data-Datenbankl\u00f6sungen macht, die Sie heute verwenden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n
Spark MLlib verf\u00fcgt \u00fcber eine breite Palette von Algorithmen, die Sie verwenden k\u00f6nnen, wenn Sie maschinelle Lernaufgaben wie Klassifizierung und Regression ausf\u00fchren. Die Bibliothek unterst\u00fctzt verschiedene Modelle, wie z. B. lineare Modelle, nichtlineare Modelle (kernelisiert), Baumensembles, zuf\u00e4llige Gesamtstrukturen, tiefe neuronale Netze und mehr.<\/strong> In der Bibliothek sind auch viele vortrainierte Modelle verf\u00fcgbar, wie z. B. logistische Regression, lineare Regression und Support-Vektor-Maschinen.<\/p>\n\n\n\nDie Spark-Bibliothek f\u00fcr maschinelles Lernen enth\u00e4lt auch eine Vielzahl von Tools. Es hilft Ihnen bei der Durchf\u00fchrung allgemeiner Aufgaben, indem es vorgefertigte Vorlagen oder Codeausschnitte bereitstellt, die Sie als Modellbausteine verwenden k\u00f6nnen, z. B. Featureauswahl oder Training eines Modells.<\/p>\n\n\n\n
Apache CouchDB<\/strong><\/h3>\n\n\n\nApache CouchDB ist eine dokumentbasierte Datenbank, mit der Sie strukturierte und unstrukturierte Daten speichern k\u00f6nnen. Es ist in JavaScript geschrieben, hat kein Schema und kann als NoSQL-Datenbank verwendet werden. Dadurch kann es als skalierbare Datenspeicherl\u00f6sung f\u00fcr Ihre App verwendet werden. Es basiert auf dem Open-Source-CouchDB-Projekt, das erfahrene Entwickler von Unternehmen wie Facebook und Yahoo erstellt haben. Das Unternehmen hinter CouchDB ist DataStax, das unter anderem auch Cassandra- und Voldemort-Datenbanken herstellt.<\/p>\n\n\n\n
CouchDB ist in mehreren Sprachen verf\u00fcgbar, darunter PHP5\/PHP7+ und NodeJS + Webpaket + Gulp + npm (es erfordert NodeJS).<\/strong> Es hat keine externen Abh\u00e4ngigkeiten au\u00dfer NPM und Webpack.<\/p>\n\n\n\nOrientDB<\/strong><\/h3>\n\n\n\nOrientDB ist eine der besten Big-Data-Datenbankl\u00f6sungen auf dem Markt. Es verf\u00fcgt nicht nur \u00fcber eine erstaunliche Benutzeroberfl\u00e4che, sondern auch \u00fcber eine Vielzahl von Funktionen und Tools zum Analysieren und Visualisieren von Daten. OrientDB l\u00e4sst sich bei Bedarf auch einfach nach oben und unten skalieren.<\/p>\n\n\n\n
Mit OrientDB k\u00f6nnen Sie einige ziemlich erstaunliche Dinge mit Ihren Daten machen, darunter:<\/strong><\/p>\n\n\n\nEntdecken Sie neue Einblicke in Ihre Daten, indem Sie Tag-Clouds oder interaktive Visualisierungen verwenden.<\/li> F\u00fcgen Sie Ihren Daten Metadaten hinzu, damit Sie sp\u00e4ter einfach darauf zugreifen k\u00f6nnen.<\/li> Verwenden Sie SQL-Abfragen, um schnell bestimmte Informationen zu Ihrem Datensatz zu finden (z. B. in welchem Monat fand diese Transaktion statt?).<\/li><\/ul>\n\n\n\nFlockDB<\/strong><\/h3>\n\n\n\nFlockDB ist eine neue Open-Source-Big-Data-Datenbank, die Apache Hadoop zum Speichern und Verarbeiten von Daten verwendet. FlockDB speichert Daten in Tabellen und Indizes in Apache Parquet-Dateien. Es erm\u00f6glicht Benutzern, Abfragen mit SQL-Syntax zu erstellen, und stellt Tools f\u00fcr die Abfrageoptimierung, Indizierung und Verarbeitung bereit.<\/p>\n\n\n\n
Die Datenspeicher-Engine von FlockDB ist auf Schnelligkeit und Effizienz ausgelegt. Es unterst\u00fctzt Single-Node- und Multi-Node-Cluster mit bis zu 10 Nodes pro Cluster. Benutzer k\u00f6nnen FlockDB auch f\u00fcr Hochverf\u00fcgbarkeit konfigurieren, indem sie die Replikation \u00fcber mehrere Knoten im Cluster konfigurieren oder FlockDB-Instanzen auf separaten physischen oder virtuellen Maschinen gruppieren.<\/p>\n\n\n\n
Die Datenbank unterst\u00fctzt MapReduce-Jobs, sodass Benutzer mithilfe von MapReduce-Programmiersprachen wie Java, Python oder Scala umfangreiche Berechnungen mit ihren Daten durchf\u00fchren k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n
Riak<\/strong><\/h3>\n\n\n\nRiak ist eine verteilte Schl\u00fcssel\/Wert-Datenbank, die Hochverf\u00fcgbarkeit, Skalierbarkeit und Erweiterbarkeit bietet. Es wurde urspr\u00fcnglich von einem Unternehmen namens Talis Holdings entwickelt, das HP 2011 \u00fcbernommen hat. Das Unternehmen ist jetzt als HPE Labs bekannt und wurde seitdem in seine Organisation eingegliedert. Die Hauptmerkmale von Riak sind:<\/p>\n\n\n\n
Hohe Verf\u00fcgbarkeit:<\/strong> Wenn ein Knoten ausf\u00e4llt, kann er durch einen anderen Knoten im Cluster ersetzt werden<\/li>Skalierbarkeit:<\/strong> Es kann horizontal skaliert werden, um gro\u00dfe Datenmengen zu verarbeiten<\/li>Erweiterbarkeit:<\/strong> Es unterst\u00fctzt Plug-Ins, die neue Funktionen hinzuf\u00fcgen k\u00f6nnen<\/li><\/ul>\n\n\n\nGebiet<\/strong><\/h3>\n\n\n\nTerstore ist eine Big-Data-Datenbank basierend auf Apache Cassandra. Es handelt sich um eine NoSQL-Datenbank, das hei\u00dft, sie verwendet JSON f\u00fcr ihr Datenmodell. Terstore bietet eine Reihe von Funktionen zum Speichern und Abfragen gro\u00dfer Datens\u00e4tze, einschlie\u00dflich Unterst\u00fctzung f\u00fcr Polygongeometrie, geografische Daten und sogar Textanalyse.<\/p>\n\n\n\n
Es ist in Java geschrieben. Das Beste an Terstore ist, dass es einfach einzurichten und sofort einsatzbereit ist. Es sind keine Installationsschritte erforderlich; Laden Sie einfach die Dateien herunter, entpacken Sie sie und verwenden Sie die Datenbank! Im Lieferumfang von Restore sind hilfreiche Tutorials enthalten, die Sie durch die Einrichtung Ihres ersten Projekts f\u00fchren, sowie Referenzdokumentationen zur optimalen Verwendung von Terstore in Ihren Anwendungen.<\/p>\n\n\n\n
Terrstore ist Open Source, wenn Sie also mit dieser Datenbank etwas Neues aufbauen oder erweitern m\u00f6chten, z\u00f6gern Sie nicht! Beachten Sie jedoch, dass einige Funktionen m\u00f6glicherweise noch nicht verf\u00fcgbar sind (z. B. r\u00e4umliche Indizierung).<\/p>\n\n\n\n
Kassandra<\/strong><\/h3>\n\n\n\nCassandra ist ein verteiltes Open-Source-Datenbankverwaltungssystem (DBMS). Es ist ein hochgradig skalierbarer, hochleistungsf\u00e4higer, fehlertoleranter und hochverf\u00fcgbarer Key-Value-Datenspeicher. Es wurde entwickelt, um gro\u00dfe Datenmengen \u00fcber mehrere Knoten hinweg zu verarbeiten, ohne die Verf\u00fcgbarkeit, Konsistenz oder Haltbarkeit zu beeintr\u00e4chtigen.<\/p>\n\n\n\n
Es unterst\u00fctzt mehrere Datentypen wie Zeichenfolgen, Hashes, Mengen und sortierte Mengen als Basistypen, die mithilfe von Schl\u00fcsseln kombiniert werden, um unabh\u00e4ngige Objekte zu erstellen, die eine Tabelle bilden. Cassandra unterst\u00fctzt auch die Vektorraumpartitionierung f\u00fcr hohe Verf\u00fcgbarkeit und Skalierbarkeit.<\/p>\n\n\n\n
Zu den bemerkenswerten Merkmalen von Cassandra geh\u00f6ren:<\/strong><\/p>\n\n\n\nHohe Verf\u00fcgbarkeit<\/li> Hochleistung<\/li> Hoher Durchsatz<\/li> Skalierbarkeit<\/li> Konsistenz<\/li><\/ul>\n\n\n\nVergleich der besten Big-Data-Datenbanken<\/h2>\n\n\n\n
Die besten Big-Data-Datenbanken zum Vergleich<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\nAWS DynamoDB<\/strong><\/h3>\n\n\n\nAWS DynamoDB ist die beste Datenbank f\u00fcr Startups. Es ist ein bedarfsgesteuerter, langlebiger und skalierbarer NoSQL-Datenbankdienst, den Sie in vielen Anwendungen verwenden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n
Es ist f\u00fcr Hochleistungs-Lese-\/Schreiboperationen mit niedriger Latenz und vorhersagbarem Durchsatz ausgelegt. Es bietet konsistente Leistung und hohe Verf\u00fcgbarkeit mit automatischer Skalierung und Notfallwiederherstellung direkt nach dem Auspacken.<\/p>\n\n\n\n
DynamoDB bietet au\u00dferdem einen einzigen partitionierten Index mit geringem Overhead f\u00fcr alle Tabellen im Cluster. Es unterst\u00fctzt Prim\u00e4r- und Fremdschl\u00fcsseleinschr\u00e4nkungen und Volltextsuchfunktionen zum schnellen Abrufen von Daten aus gro\u00dfen Datens\u00e4tzen.<\/p>\n\n\n\n
Der Hauptvorteil der Verwendung von DynamoDB gegen\u00fcber anderen Datenbanken besteht in der M\u00f6glichkeit, schnell zu skalieren, wenn zus\u00e4tzliche Rechenressourcen ben\u00f6tigt werden, ohne zus\u00e4tzliche Kosten bezahlen oder lange warten zu m\u00fcssen, bis sie wieder verf\u00fcgbar sind.<\/p>\n\n\n\n
Azure Cosmos DB<\/strong><\/h3>\n\n\n\nAzure Cosmos DB ist eine NoSQL-Datenbank, die speziell f\u00fcr die Anforderungen von Big-Data-Anwendungen entwickelt wurde. Es wurde entwickelt, um riesige Datenmengen zu verarbeiten und bietet Flexibilit\u00e4t bei der Verwendung.<\/p>\n\n\n\n
Cosmos DB verwendet eine Key-Value-Store-Architektur und erm\u00f6glicht es Ihnen, jede Art von Objekt darin zu speichern. Es beschr\u00e4nkt sich nicht nur auf die Speicherung von Daten, die sich auf Ihr Unternehmen beziehen; Sie k\u00f6nnen es f\u00fcr Protokolldateien oder alles andere verwenden, was gespeichert werden muss.<\/p>\n\n\n\n
Cosmos DB basiert auf einer spaltenorientierten Speicher-Engine, die es erm\u00f6glicht, gro\u00dfe Datenmengen effizient zu speichern, ohne zus\u00e4tzlichen Speicherplatz auf Ihrer Festplatte oder Ihrem RAM zu ben\u00f6tigen. Dies bedeutet, dass Cosmos DB im direkten Vergleich mit anderen in Azure verf\u00fcgbaren Optionen weniger Speicherplatz beansprucht als andere Datenbanktypen.<\/p>\n\n\n\n
Eine gro\u00dfartige Funktion von Cosmos DB ist die M\u00f6glichkeit, auf mehrere Server zu skalieren; Wenn ein Server ausf\u00e4llt, kann ein anderer seine Funktion \u00fcbernehmen, ohne die Leistung Ihrer Anwendung oder Datenbank zu beeintr\u00e4chtigen.<\/strong><\/p>\n\n\n\nAmazon-Schl\u00fcsselr\u00e4ume<\/strong><\/h3>\n\n\n\nAmazon Keyspaces ist eine NoSQL-Datenbank, die Daten einfach in der Cloud speichert und verwaltet. Es ist f\u00fcr gro\u00dfe Datenmengen konzipiert, mit mehreren Spalten pro Zeile und ohne Schema, was es ideal zum Speichern gro\u00dfer Mengen unstrukturierter Informationen macht. Die Open-Source-Software ist auf Java-, Python-, C++- und Node.js-Plattformen verf\u00fcgbar.<\/p>\n\n\n\n
Hauptmerkmale:<\/strong><\/p>\n\n\n\nSchemaloses Design f\u00fcr einfache Skalierbarkeit<\/li> Speichert bis zu 2 PB Daten pro Instanz<\/li> Unterst\u00fctzt die Authentifizierung mit AWS-Anmeldeinformationen<\/li><\/ul>\n\n\n\nAmazon DocumentDB<\/strong><\/h3>\n\n\n\nAmazon DocumentDB ist eine der besten Big-Data-Datenbanken zum Vergleich. Es verf\u00fcgt \u00fcber eine Abfrage-Engine, die parallel ausgef\u00fchrt und Daten schnell analysiert werden kann, wodurch es sich ideal f\u00fcr gro\u00dfe Datenmengen eignet. Beeindruckend ist auch die Unterst\u00fctzung f\u00fcr komplexe Abfragen, die das Auffinden der relevanten Informationen erleichtert.<\/p>\n\n\n\n
Die Amazon DocumentDB-Datenbank ist ein Add-on zu Amazon RDS oder Amazon EC2. Es unterst\u00fctzt bis zu 1 Milliarde Dokumente und 10 Milliarden Datens\u00e4tze pro Cluster-Knoten. Es wird auch durch ein branchenf\u00fchrendes Service Level Agreement (SLA) unterst\u00fctzt.<\/p>\n\n\n\n
Der Data Studio-Client ist ein visuelles Tool, mit dem Sie Ihre Daten mit Tools wie Dashboards und Grafiken verwalten k\u00f6nnen. Sie k\u00f6nnen es f\u00fcr AWS Cloud Search verwenden, um Dokumente zu finden, sie mit maschinellen Lernmodellen zu analysieren und nach Schl\u00fcsselw\u00f6rtern oder Ausdr\u00fccken zu suchen. Mit dem Data Pipeline-Dienst k\u00f6nnen Sie strukturierte Daten aus beliebigen Quellen in ein strukturiertes Format wie JSON oder XML extrahieren, bevor Sie sie zu Analysezwecken an andere Systeme wie Redshift oder Elasticsearch senden.<\/p>\n\n\n\n
Amazon Redshift<\/strong><\/h3>\n\n\n\nAmazon Redshift ist ein schnelles, zuverl\u00e4ssiges und kosteng\u00fcnstiges Data Warehouse f\u00fcr die Cloud. Es basiert auf dem Open-Source-Projekt Apache Phoenix und ist in verschiedenen Gr\u00f6\u00dfen von 32 GB bis 250 TB erh\u00e4ltlich. Es verf\u00fcgt \u00fcber eine vollst\u00e4ndige SQL-Schnittstelle und unterst\u00fctzt sowohl relationale als auch nicht relationale Datenbanken.<\/p>\n\n\n\n
Amazon Redshift bietet viele Funktionen, die es gut f\u00fcr Data Warehousing geeignet machen:<\/strong><\/p>\n\n\n\nVollst\u00e4ndige SQL-Schnittstelle<\/li> Unterst\u00fctzt sowohl relationale als auch nicht relationale Datenbanken<\/li> Speichert Ihre Daten sicher in einem verschl\u00fcsselten Format in der automatisierten Infrastruktur von AWS.<\/li><\/ul>\n\n\n\nZus\u00e4tzlich zu diesen Funktionen Amazon Redshift bietet einige weitere gro\u00dfartige Vorteile:<\/strong><\/p>\n\n\n\nEs ist einfach einzurichten und zu bedienen, was bedeutet, dass Sie es sofort verwenden k\u00f6nnen, ohne umfassende Kenntnisse im IT-Infrastrukturmanagement oder fortgeschrittene Programmierkenntnisse zu ben\u00f6tigen.<\/li> Sie zahlen nur f\u00fcr das, was Sie nutzen \u2013 keine Vorabkosten oder langfristigen Verpflichtungen mit diesem Service.<\/li> Amazon Redshift hilft Unternehmen, die wachsenden Anforderungen von Big Data zu bew\u00e4ltigen, unabh\u00e4ngig davon, ob es sich um die Speicherung strukturierter oder unstrukturierter Daten handelt.<\/li><\/ol>\n\n\n\nWenn Sie ein Unternehmen sind und gro\u00dfe Datenmengen sammeln m\u00fcssen, um Ihre Marketingbem\u00fchungen zu unterst\u00fctzen, sollten Sie die Verwendung einer Open-Source-Big-Data-Datenbank in Betracht ziehen. Diese Tools k\u00f6nnen alle von Ihnen gesammelten Daten analysieren und Ihnen Zugriff auf n\u00fctzliche Statistiken erm\u00f6glichen. Sie erleichtern Ihnen die Arbeit erheblich und helfen Ihnen, genauere Informationen in die Tat umzusetzen.<\/p>\n\n\n\n
\u00dcber das Big-Data-Datenbankproblem<\/h2>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Eine gro\u00dfe Datendatenbank ist gro\u00dfartig, um Ihre aktuellen oder zuk\u00fcnftigen Probleme zu verstehen. Eine schnelle Analyse mit dem richtigen Ansatz kann Ihnen bei der Entscheidung helfen, welche Datenbank Ihnen am meisten hilft. Wenn Ihre Anforderungen jedoch nicht erf\u00fcllt werden, m\u00fcssen Sie m\u00f6glicherweise herausfinden, welche Tools Ihre Anforderungen am besten erf\u00fcllen. Unten haben wir abgerundet [\u2026]<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":3177,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_seopress_robots_primary_cat":"none"},"categories":[45,48,60,68],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3126"}],"collection":[{"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3126"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3126\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3177"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3126"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3126"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/rfidunion.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3126"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
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