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数据库的发展史，所有软件人的记忆
当科技发展到了计算机时代后，上世纪70年代出现了数据库软件技术，国外的多家数据库厂商创建并发展，如世界上传统的数据库巨头Oracle.
数据库的发展也经历了几个重要的阶段，如我们熟识的Oracle、SQLServer、DB2、MySQL等都是关系型数据库，可以简单的理解为用于存储行列组成的表格，属性间由关系进行连接。
随着各类数据结构和关系变得越来越复杂，如一部电影中有不确定数量的演员，有电影描述，有相关影片类型等数据，并非二维表关系。为了存储诸如此种数据，出现了NoSQL（Not only SQL），如MangoDB、图数据库等。
并且想一下，原来电信运营商中国移动等存了太多数据，用Oracle等做数据分析查询，已经力不从心。为了解决这个问题又出现了分布式数据库，用很多台服务器来存储数据，实现分布式计算，比如Pivotal的Greenplum.
当年的数据库领域巨头
认为数据库技术很繁杂？那是因为你还不知道Hadoop
Hadoop来自Apache社区，是能水平扩展、高可用、容错的海量数据处理的分布式架构。最初包括分布式文件系统HDFS,集群资源管理（2.0是Yarn了），并行计算架构MapReduce,现在相关的技术越来越多，HBASE、SPARK、Impala等等。
围绕Hadoop生态的科技公司也有很多，如Cloudera,Hortonworks等等。
Google高手寂寞的几篇论文让世界大数据技术澎湃
当科技发展到了计算机时代后，上世纪70年代出现了数据库软件技术，国外的多家数据库厂商创建并发展，如世界上传统的数据库巨头Oracle.
数据库的发展也经历了几个重要的阶段，如我们熟识的Oracle、SQLServer、DB2、MySQL等都是关系型数据库，可以简单的理解为用于存储行列组成的表格，属性间由关系进行连接。
随着各类数据结构和关系变得越来越复杂，如一部电影中有不确定数量的演员，有电影描述，有相关影片类型等数据，并非二维表关系。为了存储诸如此种数据，出现了NoSQL（Not only SQL），如MangoDB、图数据库等。
并且想一下，原来电信运营商中国移动等存了太多数据，用Oracle等做数据分析查询，已经力不从心。为了解决这个问题又出现了分布式数据库，用很多台服务器来存储数据，实现分布式计算，比如Pivotal的Greenplum.
当年的数据库领域巨头
认为数据库技术很繁杂？那是因为你还不知道Hadoop
进入2000年，互联网又来了一轮蓬勃发展，Google等公司业务在全世界范围推广，数据量的增长可想而知，为了解决数据存储和计算问题，这位互联网老大内部鼓捣了很多新技术。
Hadoop来自Apache社区，是能水平扩展、高可用、容错的海量数据处理的分布式架构。最初包括分布式文件系统HDFS,集群资源管理（2.0是Yarn了），并行计算架构MapReduce,现在相关的技术越来越多，HBASE、SPARK、Impala等等。
围绕Hadoop生态的科技公司也有很多，如Cloudera,Hortonworks等等。
Google高手寂寞的几篇论文让世界大数据技术澎湃
Hadoop技术生态也是为了解决数据管理和利用的问题，就如当年的数据库一样，有需求就有新技术。
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2017-12-26
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