即行數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫中，可以用二維表結(jié)構(gòu)進(jìn)行邏輯表達(dá)，如應(yīng)用oracle、SqlServer等的制造企業(yè)ERP系統(tǒng)?；ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)更加非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，無法二維描述，如所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML、HTML、各種報表、圖像和音視頻信息，如醫(yī)學(xué)影像系統(tǒng)、教育視頻點(diǎn)播、視頻監(jiān)控、土地GIS、設(shè)計院、文件服務(wù)器(PDM/FTP)和媒體資源管理。

Da 數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)的區(qū)別在于它們處理信息的方式不同。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)是指那些數(shù)據(jù)基本上只用于描述事實或提供結(jié)論性信息，沒有任何預(yù)測功能。換句話說，它只包含客觀事件的真實情況。Da 數(shù)據(jù)則相反:它是一組高度聚合、分析和可視化的數(shù)據(jù)集合，其中每個元素都有一定的屬性(如時間、地點(diǎn)等。)，而且這些屬性之間存在著復(fù)雜的關(guān)系。

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)的區(qū)別首先，在大數(shù)據(jù)出現(xiàn)之前，計算機(jī)科學(xué)非常依賴模型和算法。人們要想得到準(zhǔn)確的結(jié)論，需要建立一個描述問題的模型，同時需要理順邏輯，了解因果，設(shè)計精巧的算法，得出接近現(xiàn)實的結(jié)論。所以一個問題能否得到最好的解決，取決于建模是否合理，各種算法的競爭成為成敗的關(guān)鍵。但是“Da 數(shù)據(jù)”的出現(xiàn)，徹底改變了人們對建模和算法的依賴。

數(shù)據(jù)庫Hadoop與分布式文件系統(tǒng)的區(qū)別與聯(lián)系1。用向外擴(kuò)張代替業(yè)務(wù)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的向上擴(kuò)張是非常昂貴的。他們的設(shè)計更容易擴(kuò)大規(guī)模。要運(yùn)行更大的數(shù)據(jù)庫，需要購買更大的機(jī)器。其實在市場上經(jīng)常可以看到服務(wù)器廠商把自己昂貴的高端機(jī)叫做“數(shù)據(jù)庫類服務(wù)器”。但是，有時候你可能需要加工更大的數(shù)據(jù)臺，卻找不到足夠大的機(jī)器。

例如，一臺性能是標(biāo)準(zhǔn)PC四倍的機(jī)器的成本要比將同樣的四臺PC放在一個集群中高得多。Hadoop旨在能夠在商業(yè)PC集群上實現(xiàn)可擴(kuò)展的架構(gòu)。添加更多資源意味著為Hadoop集群添加更多機(jī)器。Hadoop集群的標(biāo)準(zhǔn)是十到數(shù)百臺計算機(jī)。事實上，如果不是出于開發(fā)目的，沒有理由在單個服務(wù)器上運(yùn)行Hadoop。2.用鍵/值對替換關(guān)系表數(shù)據(jù)庫的一個基本原理是將數(shù)據(jù)按照一定的模式存儲在具有關(guān)系數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的表中。

traditional數(shù)據(jù)和large 數(shù)據(jù)的區(qū)別如下:數(shù)據(jù)尺度不同，內(nèi)容不同，處理方式不同。1.數(shù)據(jù)尺度不一的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)技術(shù)主要利用數(shù)據(jù)現(xiàn)有存在關(guān)系中數(shù)據(jù)庫對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理并找到一些。這些數(shù)據(jù)規(guī)模比較小，可以用數(shù)據(jù)庫的分析工具處理。數(shù)據(jù)的量太大，無法用數(shù)據(jù)庫分析工具進(jìn)行分析。2.內(nèi)容不同于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)主要在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中分析。

數(shù)據(jù)倉庫本身很大數(shù)據(jù)庫，但是數(shù)據(jù)倉庫整合自組織職務(wù)數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的設(shè)計；數(shù)據(jù)庫一般倉儲業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)歷史一般倉儲數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)庫設(shè)計是為了盡量避免冗余。一般是為某個業(yè)務(wù)應(yīng)用設(shè)計的，比如簡單的用戶表，記錄用戶名和密碼很簡單。數(shù)據(jù)符合業(yè)務(wù)應(yīng)用，但不符合分析。數(shù)據(jù)倉庫在設(shè)計中有意引入冗余，根據(jù)分析要求進(jìn)行分析。

large 數(shù)據(jù)與之前的數(shù)據(jù)相比，具有成交量(大量)、速度(高速)、品種(品種)、價值(價值)四大特征(4v)。成交量是指數(shù)量，數(shù)據(jù)是大，是大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)；速度是指處理的速度；變化指的是數(shù)據(jù)的維度；價值是指Da 數(shù)據(jù)所能表現(xiàn)的價值，這也是Da 數(shù)據(jù)的目的。

最商業(yè)化的是ORACLE，最專業(yè)，其次是微軟的SQLserver，也做得不錯，當(dāng)然還有DB2，也做得不錯。這些都是大的數(shù)據(jù)庫，如果全面掌握了它們，就可以保證數(shù)據(jù)的安全。然后還有一些小的/，Mysql等。，適合中小企業(yè)數(shù)據(jù)庫100萬數(shù)據(jù) next 數(shù)據(jù)。