大数据和DBMS有什么区别?


回答 1:

对于可以比较的主题,我认为考虑大数据和DBMS是错误的。

数据库是结构化的实体,旨在存储,检索和分析特定种类的数据,并按顺序排列到记录(数据集)和字段(数据集的组成部分)中。 如地址列表,客户列表。

一个数据库可以具有(并且在所有实际的非平凡应用程序中都有)多个表,这些表具有不同的记录类型,并通过预定义的键相互关联。

相反,大数据不是结构,甚至不是明确定义的方法。 它的起源或多或少都是琐碎的陈述,当您拥有“足够”的数据时,您可以对人员,群体,事件等进行准确的陈述和预测。 因此,大数据是一种数据分析。

为此,已经开发了许多工具来管理大量数据。 最著名的是Google开发的Map-Reduce方法。 其他有趣的概念是例如。 Hadoop。

大数据分析的主要问题是要从许多不同来源(结构化数据库,文本文件,社交媒体数据,天气报告,交通报告等)中看似非结构化的数据中获取某些东西。 这就是Map-Reduce和Hadoop的全部目的。

然后,该过程的中间步骤和最后步骤是经典的数据分析(例如关联),其中应用了R或SPMS等众所周知的工具。

IT领域存在很多挑战。 通常,分析必须在多个服务器上并行执行,这只是一个示例。


回答 2:

大意味着大,但是对某些人来说大的东西对其他人却并不那么大。

大多数高级RDBMS系统都非常满意地处理TB级的数据。 对于PB,许多都是合理的。 许多涉足“大数据”解决方案的人这样做都是为了解决小数据问题,在最乐观的情况下,它将发展为中等数据问题。 一对年轻夫妇购买机场巴士作为他们的主要交通工具来预期未来的增长需求可能不明智。


回答 3:

大数据意味着一个大的数据集,要么因为它具有很多变量,要么拥有很多观察值,或者两者兼而有之。

大数据经常(但绝非总是)是指未考虑分析目的而收集的数据。

大数据是一个流行词,意味使用它的人想要暗示的一切。

DBMS(数据库管理系统)是一个软件系统,可让您以有效而有组织的方式存储和检索数据。

一些数据库系统遵循大多数这些规则,而某些仅遵循某些规则。

DBMS不支持分布式,但是SQL支持。


回答 4:

大数据意味着一个大的数据集,要么因为它具有很多变量,要么拥有很多观察值,或者两者兼而有之。

大数据经常(但绝非总是)是指未考虑分析目的而收集的数据。

大数据是一个流行词,意味使用它的人想要暗示的一切。

DBMS(数据库管理系统)是一个软件系统,可让您以有效而有组织的方式存储和检索数据。

一些数据库系统遵循大多数这些规则,而某些仅遵循某些规则。

DBMS不支持分布式,但是SQL支持。