哪个是最简单的nosql数据库
五分钟看懂大数据技术？
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大数据技术涉及：数据的采集、预处理、和分布式存储、以及数据仓库、机器学习、并行计算和可视化等方面。
对于大数据技术，应用广泛的是以hadoop和spark为核心的生态系统。hadoop提供一个稳定的共享存储和分析系统，存储由hdfs实现，分析由mapreduce实现，
1、hdfs：Hadoop分布式文件系统，运行与大型商用机集群
hdfs是gfs的开源实现，提供了在廉价服务器集群中进行大规模分布式文件存储的能力。
2、hbase：分布式的列存储数据库。hbase将hdfs作为底层存储，同时支持mapreduce的批量计算和点查询（随机读取）
hbase是一个建立在hdfs之上，面向列的nosql数据库。它可用于快速读写大量数据，是一个高可靠、高并发读写、高性能、面向列、可伸缩和易构建的分布式存储系统。hbase具有海量数据存储、快速随机访问和大量写操作等特点。
在kudu出现之前，hadoop生态环境的存储主要依赖hdfs和hbase。在追求高吞吐、批处理的场景中，使用hdfs,在追求低延时且随机读取的场景中，使用hbase,而kudu正好能兼容这两者。
3、批处理计算的基石：mapreduce
批处理计算主要解决大规模数据的批量处理问题，是日常数据分析中常见的一类数据处理需求。业界常用的大数据批处理框架有mapreducesparktezpig等。其中mapdeduce是比较有影响力和代表性的大数据批处理计算框架。它可以并发执行大规模数据处理任务，即用于大规模数据集（大于1tb）的并行计算。mapreduce的核心思想：将一个大数据集拆分成多个小数据集，然后在多台机器上并行处理。
4、hive:分布式数据仓库，管理hdfs中存储的数据，并提供基于sql的查询语言用于查询数据
蚂蚁金服自研金融级分布式关系数据库OceanBase，登顶世界第一。你怎么看？
阿里经过多年的努力有这样的结果是很好的一大进步。不过这个比较大家还是要客观对待。因为这个测试更多的是硬件环境的性价比。不是针对数据库。所以过去都是硬件厂家pk时引用的能力。如同样运行甲骨文数据库，ibm 小机，hp小机的指标如何。这个测试因为后来多家厂家都认为不够与时俱进所以都不再进行测试。所以可以看到除了OB的结果，其他的都是9年前的数据了。所以说用现在的最新硬件云环境和当年的环境下的比较有点关公战秦琼啦。大家还是要客观面对这个成绩。
不意外，阿里巴巴的达摩院还会不断震惊世界
中国科技是美国科技垄断的粉碎机。
中国科技比美国科技更加与时俱进。
大数据时代中国基础软件的原始创新已经超过了美国。
科技是要解决应用问题的。
中国的应用问题是世界上最复杂的。
能在中国解决问题的技术一定是世界最高的。
真科技是实践出来的。
阿里这些年在关系数据库，Nosql数据库上的进步有目共睹，成功不是一夜得来的。前两天不是说华为高斯数据库也已商用，还有华为正在打造最新金融数据库以取代目前在中国银行业使用量占90%的IBM数据库。国内互联网IT企业在依托于庞大国内应用市场基础上还会大有作为。
我们不仅需要国有企业还需要强有力的私营企业！让市场优化资源配置发挥更大作用！
看图。