数据库与hadoop与分布式文件系统的区别和联系？

一、数据库与hadoop与分布式文件系统的区别和联系？

NoSQL，是notonlysql，是非关系数据库，不同于oracle等关系数据库。hadoop,是分布式解决方案，即为Mapreduce（计算的）和HDFS（文件系统）,使用Hadoop和NoSQL可以构造海量数据解决方案。

二、分布式kvm与矩阵的区别？

分布式矩阵是组播方式实现的。 分布式kvm是通过单播的方式实现的。

三、分布式生产与传统区别？

1、决策信息来源的差距。

生产计划的制定是依据基础数据。传统的生产计划的决策信息来源于需求信息和资源信息。需求信息来自订单和需求预测；资源信息来自生产决策生产计划决策的制约条件。供应链生产计划的信息来源于多源头，例如供应商、分销商和用户。

2. 决策模式的差距。

传统的生产计划决策模式是一种集中式决策，而供应链管理环境下的决策模式是分布式的、群体决策过程。基于多代理的供应链系统是立体的网络，各个节点企业具有相同的地位，有本地数据库和领域知识库，在形成供应链时，各节点企业拥有暂时性的监视权和决策权，每个节点企业的生产计划决策都受到其他企业生产计划决策的影响，需要一种协调机制和冲突解决机制。当一个企业的生产计划发生改变时需要其他企业的计划也作出相应的改变，这样供应链才能获得同步化的响应。

3. 信息反馈机制的差距。

企业的计划能得到执行需要有效的监督控制机制。要进行有效的监督控制必须建立一种信息反馈机制。传统的企业生产计划的信息反馈机制是一种链式反馈机制。由于递阶组织结构的特点信息的传递一般是从底层向高层信息处理中心反馈，形成和组织结构平行的信息递阶的传递模式。

4. 计划运行环境的差异。

供应链管理环境下的生产计划是在不稳定的运行环境下进行的，因此要求生产计划与控制系统具有更高的柔性和敏捷性，比如提前期的柔性，生产批量的柔性等。传统生产计划缺乏柔性无法以固定的环境约束变量应付不确定的市场环境。供应链管理环境下的生产计划涉及到的多是订单化生产，这种生产模式动态性更强。

四、分布式IO与dcs区别？

分布式IO和DCS(Distributed Control System)是两个不同的概念，其区别如下：

  1. 定义不同：分布式IO是指将IO操作分散到多个节点上进行处理，以提高系统的并发能力和容错能力；而DCS是指一种集中式的控制系统，通过网络连接多个控制节点，实现对生产过程的监控、控制和管理。

  2. 应用场景不同：分布式IO主要应用于分布式系统、云计算、大数据等领域，可以提高系统的性能和可扩展性；而DCS主要应用于工业自动化、过程控制等领域，可以实现对生产过程的实时监控和远程控制。

  3. 技术原理不同：分布式IO主要采用分布式计算和消息传递技术，如MPI、TCP/IP等协议；而DCS主要采用控制算法和通信协议，如PLC(Programmable Logic Controller)、OPC(Open Platform Communications)等。

总之，分布式IO和DCS虽然都涉及到系统的IO处理和控制管理，但是其应用场景和技术原理有所不同，需要根据具体需求进行选择和应用。

五、数据与大数据的区别？

大数据区别于数据，主要于数据的多样性。据某研究报告指出的，数据的爆炸是三维的、立体的。所谓的三维，除了指数据量快速增大外，还指数据增长速度的加快，以及数据的多样性，即数据的来源、种类不断增加。

大数据区别于数据，主要于数据的多样性。据某研究报告指出的，数据的爆炸是三维的、立体的。所谓的三维，除了指数据量快速增大外，还指数据增长速度的加快，以及数据的多样性，即数据的来源、种类不断增加。

　　从数据到大数据，不仅是量的积累，更是质的飞跃。海量的、不同来源、不同形式、包含不同信息的数据可以容易地被整合、分析，原本孤立的数据变得互相联通。这使得人们通过数据分析，能发现小数据时代很难发现的新知识，创造新的价值。

　　其实通过数据来研究规律、发现规律，贯穿了人类社会发展的始终。人类科学发展史上的不少进步都和数据采集分析直接相关，例如现代医学流行病学的开端。从本质上说，许多科学活动都是数据挖掘，不是从预先设定好的理论或者原理出发，通过演绎来研究问题，而是从数据本身出发通过归纳来总结规律。

　　然而就现在社会环境而言当我们上网时、当我们携带配备GPS的智能手机时、当我们通过社交媒体或聊天应用程序与我们的朋友沟通时、以及我们在购物时，我们会生成数据。你可以说，我们所做的涉及数字交易的一切都会留下数字足迹，这几乎是我们生活的一切。而这些海量的数据需要新的技术进行整合，所以大数据就营运而生了。

　　从数据到大数据，不仅是量的积累，更是质的飞跃。海量的、不同来源、不同形式、包含不同信息的数据可以容易地被整合、分析，原本孤立的数据变得互相联通。这使得人们通过数据分析，能发现小数据时代很难发现的新知识，创造新的价值

大数据与数据之间 ：在大量信息不断衍生的时代，大数据的使用将更好地优化社会发展模式。目前，大数据在促进学习、农业、空间科学等方面发挥了巨大的作用，甚至人工智能的发展也是以大数据的理论和实践为基础的。

六、分布式计算与大数据

分布式计算与大数据：优化企业数据处理的关键

在当今信息时代，企业面临的数据量愈发庞大，传统的数据处理方式已经无法满足新时代的需求。分布式计算与大数据技术的崛起，为企业提供了优化数据处理和分析的重要工具。本文将探讨分布式计算与大数据在企业中的应用以及对企业管理带来的益处。

分布式计算技术

分布式计算是一种基于网络的计算模式，将任务分解为多个子任务，并在多台计算机上同时进行处理，最终将结果汇总。传统的集中式计算模式已经难以应对海量数据的处理需求，而分布式计算技术的出现弥补了这一不足。

大数据技术

大数据是指规模庞大、类型多样且增长速度快的数据集合。企业在日常运营中产生的数据量庞大，包括用户行为数据、交易数据、生产数据等等。利用大数据技术，可以从这些海量数据中发现隐藏的规律和价值，为企业决策提供支持。

分布式计算与大数据的结合

分布式计算与大数据技术的结合，为企业带来了新的数据处理和分析模式。通过将大数据分割成小块进行并行处理，利用多台计算机协同工作，可以大大缩短数据处理的时间，提高处理效率。此外，分布式计算还具有良好的扩展性，可以根据数据量的增长来动态扩展计算资源，保证系统的稳定性。

应用场景

分布式计算与大数据技术广泛应用于各个行业。在金融领域，分布式计算可以用于风险管理和交易处理；在医疗健康领域，可以用于医疗数据分析和疾病预测；在电商领域，可以用于用户行为分析和个性化推荐。无论是大型企业还是创业公司，都可以通过应用分布式计算与大数据技术来优化业务流程，提升竞争力。

优势与挑战

分布式计算与大数据技术的结合为企业带来了诸多优势，例如：

• 高效性：能够快速处理大规模数据，提高数据处理效率。
• 灵活性：支持多样化的数据处理需求，适用于不同的业务场景。
• 可靠性：具有良好的容错性和可靠性，即使某台计算机发生故障也不会影响整个系统。

然而，分布式计算与大数据技术也面临一些挑战，例如：

• 数据安全：大数据的处理涉及到敏感信息，如何保护数据安全是一个重要问题。
• 技术门槛：分布式计算和大数据技术需要专业的技术团队进行管理和维护，技术门槛较高。
• 成本控制：构建和维护分布式计算系统需要一定的投入，如何控制成本是企业需要考虑的问题。

结语

分布式计算与大数据技术的发展为企业带来了全新的数据处理和分析方式，通过合理应用这些技术，可以让企业更好地理解和利用自己的数据资产，从而在竞争激烈的市场中脱颖而出。未来，随着技术的不断进步和应用场景的扩大，分布式计算与大数据技术将发挥出更大的作用，成为企业数据化转型的关键驱动力。

七、分布式系统与大数据

分布式系统与大数据是当今信息技术领域中备受瞩目的两大概念。分布式系统是指由多台计算机组成的网络，通过网络进行通信和协作，共同完成某项任务的系统。而大数据则是指由传统工具无法处理的庞大、复杂的数据集。在当今信息爆炸的时代，分布式系统和大数据技术的结合已经成为许多企业实现高效数据处理和分析的关键。

分布式系统

分布式系统的本质是将计算任务分发到多台计算机上进行并行处理，从而提高系统的可靠性、扩展性和性能。在传统的集中式系统中，所有的计算任务都由一台中央计算机负责处理，一旦该计算机发生故障，整个系统就会崩溃。而分布式系统通过将任务分解成多个子任务，并分配到不同的计算节点上执行，可以有效避免单点故障，提高系统的稳定性。

分布式系统的设计可以采用不同的架构模式，如客户端-服务器模式、集中式调度器模式、点对点模式等。每种架构模式都有自己的优缺点，根据具体的应用场景选择合适的模式非常重要。在构建分布式系统时，需要考虑节点之间的通信机制、数据一致性、负载均衡等关键问题，以确保整个系统能够稳定、高效地运行。

大数据

随着互联网、物联网等技术的快速发展，我们正处于一个信息爆炸的时代。海量的数据不断被生产和积累，如何高效地处理和分析这些数据成为许多企业面临的重要挑战。这就需要借助大数据技术，通过分布式计算和存储等手段，对庞大、多样的数据进行有效管理和分析，挖掘出其中的有价值信息。

大数据处理通常涉及处理结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种类型的数据。传统的关系型数据库往往无法满足大数据处理的需求，因此出现了一系列大数据技术和工具，如Hadoop、Spark、Hive等。这些工具能够实现海量数据的分布式存储和处理，为企业提供了强大的数据分析能力。

分布式系统与大数据的结合

分布式系统与大数据的结合可以为企业带来诸多好处。首先，分布式系统能够提供高可靠性和高性能的计算框架，为大数据处理提供了坚实的基础。其次，大数据技术能够帮助分布式系统更好地处理海量数据，实现数据的快速存储、检索和分析。两者结合起来，可以实现对数据的实时处理和智能分析，为企业决策提供有力支持。

在开发结合了分布式系统和大数据技术的应用时，需要考虑数据的分片和分布、任务的调度和执行、结果的合并和汇总等问题。合理设计系统架构，选择合适的技术栈，优化系统性能和稳定性，都是实现成功的关键因素。只有不断地深化对分布式系统与大数据技术的理解，不断地积累实践经验，才能更好地应对未来数据处理的挑战。

八、云数据库和分布式数据库的区别？

打个比方这二者就像磁盘阵列和云盘。 云数据库和云盘一样，是云提供商提供的一种SaaS。背后可能通过磁盘阵列或者其它分布式架构实现。用户无需理会，即买即用。

分布式数据库，则和磁盘阵列一样，内部数据分散存储在不同硬件实体，但对外仍是一个逻辑整体。 所以，云数据库背后可能通过分布式数据库实现。两者没有必然的联系。

九、分布式数据库和传统数据库的区别？

时代的发展，使得数据不断增加。传统的数据存储方式远远满足不了需求。想象一下，企业发展过程中，数据越来越多。以往，只能买个存储空间更大的数据库服务器，然后将原有的数据拷贝过去。但这只是一时的补救，并不能满足未来的发展。

我们常常说区块链是分布式数据库，但在这前面要加上“特殊的”这三个字。因为区块链与传统的分布式数据库还是有区别的。

分布式数据库

分布式数据库是将数据分割开来，存储在不同的数据库服务器中，数据多了就多用个服务器。当然，实际当中并不是这么简单的，我们还要考虑服务器之间的链接，怎样快速查找数据等等。

在分布式数据库中，负责存储的服务器节点只存储一部分数据，节点之间是彼此信任的，这些节点组合成一个完整的数据库。

区块链——公有链

公有链运用了分布式存储的技术，它提高了每个节点的权限，每个节点都是个独立的个体。与传统分布式数据库最大的区别是：公有链的节点是彼此制约的。

公有链的节点他们各自就是一个完整的数据库，可以存储公有链上所有的区块数据。由于各节点相互独立，区块链才被称为一个去中心化的分布式数据库。

公有链相对于传统的分布式数据库，有着明晰的优势，由于数据确认需要一半以上的节点共识，使得数据具有不可篡改的特点，而且由于数据存在于多个节点，使得数据理论上是永远不会丢失的。

然而，为了这些优势，公有链存在一些短板。首先，由于每个模块的生成需要多方确认，使得数据生成的效率降低。再一个，虽然区块链采用加密技术来保障用户隐私，然而，由于每个节点都能获得完整的数据，数据是公开的，使得一旦用户泄露了自己的地址，别人就能很容易地知晓其交易记录。

另外，由于每个节点都能存储所有的数据，造成了不必要的浪费，使得数据冗余。

区块链的进化版——T-ABC联盟链

联盟链的特点是区块链由联盟中的成员进行管理。成员推选出1个或多个预选节点负责记账，使得记账由无数个节点限制到有限的节点，大大提高了效率，且保留了不可篡改的特点。而其用户节点只有查询和交易功能，并未存储所有数据。用户想要查询记录，不仅需要地址，还要有对应的私钥，很好地保障用户的隐私。

我们都知道数据在区块链中是分为一个个区块存储的。T-ABC中的普通节点是没有存储所有区块的，每个区块都是从上亿个节点中随机抽取6个节点存储。避免了数据的大量冗余。

有人会问，如果这6个节点都坏了，数据不就丢失了吗？为此，每当一个节点损坏或断网，整个系统会将其存储的数据再随机同步给其他节点，使得每个区块在整个系统中都有6个节点记录，使得数据不会丢失的。

T-ABC联盟链通过由联盟成员管理，限制普通节点查询权限，普通节点不存储完整数据。在分布式数据库基础上，优化了数据不可被篡改，让数据更可信，赋予了节点更高的权限。

十、分布式和并行数据库的区别？

（1） 应用目标不同。

并行数据库系统的目标是充分发挥并行计算机的优势，利用系统中的各个处理机结点并行完成数据库任务，提高数据库系统的整体性能。

分布式数据库系统主要目的在于实现场地自治和数据的全局透明共享，而不要求利用网络中的各个结点来提高系统处理性能。

（2） 实现方式不同。

在具体实现方法上，并行数据库系统与分布式数据库系统也有着较大的不同。

在并行数据库系统中，为了充分利用各个结点的处理能力，各结点间可以采用高速网络连接。

结点键的数据传输代价相对较低，当某些结点处于空闲状态时，可以将工作负载过大的结点上的部分任务通过高速网传送给空闲结点处理，从而实现系统的负载平衡。

但是在分布式数据库系统中，为了适应应用的需要，满足部门分布特点的需要，各结点间一般采用局域网或广域网相连，网络带宽较低，颠倒点的通信开销较大。

因此，在查询处理时一般应尽量减少结点间的数据传输量。

（3） 各结点的地位不同。

在并行数据库系统中，各结点是完全非独立的，不存在全局应用和局部应用的概念，在数据处理中只能发挥协同作用，而不能有局部应用。

在分布式数据库系统中，各结点除了能通过网络协同完成全局事务外，各结点具有场地自治性，每个场地使独立的数据库系统。

每个场地有自己的数据库、客户、CPU等资源，运行自己的DBMS，执行局部应用，具有高度的自治性。