大数据常用的关系型数据库有哪些

大数据一般不使用关系型数据库来处理，而是使用分布式数据库或非关系型数据库（NoSQL数据库）。

1. 分布式数据库：大数据处理通常需要分布式存储和计算能力，因为数据量巨大，传统的关系型数据库往往无法满足需求。分布式数据库可以将数据分散存储在多个节点上，实现高可用性和可扩展性。常见的分布式数据库有Apache Hadoop和Apache Cassandra。

2. 列式数据库：列式数据库是一种非关系型数据库，将数据按列存储，而不是按行存储。这种存储方式对于大数据处理非常高效，因为它可以只读取所需的列，而不必读取整行数据。常见的列式数据库有Apache HBase和Google Bigtable。

3. 文档数据库：文档数据库是一种非关系型数据库，它以文档的形式存储数据，通常使用JSON或BSON格式。文档数据库非常适合存储和查询半结构化数据，对于大数据处理非常有用。常见的文档数据库有MongoDB和Couchbase。

4. 键值数据库：键值数据库是一种非关系型数据库，它以键值对的形式存储数据。键值数据库非常适合存储和查询简单的数据结构，对于大数据处理也非常高效。常见的键值数据库有Redis和Apache Ignite。

5. 图数据库：图数据库是一种非关系型数据库，它以图的形式存储数据，将数据存储为节点和边的形式。图数据库非常适合存储和查询具有复杂关系的数据，对于大数据处理也非常有用。常见的图数据库有Neo4j和Apache Giraph。

总结起来，大数据处理一般使用分布式数据库或非关系型数据库来存储和查询数据。这些数据库具有高可用性、可扩展性和高效性，能够满足大数据处理的需求。

大数据一般使用分布式数据库，而不是传统的关系型数据库。关系型数据库是基于集中式架构的，它将数据存储在单个服务器上，并使用SQL语言进行数据管理。然而，当面临大量数据的情况下，关系型数据库往往无法满足性能和可扩展性的需求。

相比之下，分布式数据库是将数据分布在多个节点上的数据库系统。每个节点都可以独立地处理和存储一部分数据，从而实现数据的分布和并行处理。这种架构可以提供更好的性能和可扩展性，适用于大规模的数据处理和分析任务。

在大数据领域，有许多分布式数据库系统可供选择。以下是一些常见的分布式数据库：

1. Apache Hadoop：Hadoop是一种开源的分布式计算框架，它包括分布式文件系统（HDFS）和分布式计算框架（MapReduce）。Hadoop适用于批处理任务，可以在大规模集群上并行处理数据。

2. Apache Cassandra：Cassandra是一种高度可扩展的分布式数据库，具有分布式架构和无中心节点的特点。它可以处理大量的数据并提供高可用性和容错性。

3. Apache HBase：HBase是一个基于Hadoop的分布式数据库，它可以提供高度可扩展的存储和实时读写访问。HBase适用于需要快速读写访问的应用场景。

4. Apache Hive：Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似SQL的查询语言，可以将结构化数据映射到Hadoop集群上进行分析。

除了上述的开源分布式数据库，还有一些商业化的分布式数据库，如Google的Bigtable，亚马逊的DynamoDB等。

总而言之，大数据一般使用分布式数据库来处理和存储数据，以满足大规模数据处理和分析的需求。

在处理大数据时，传统的关系型数据库往往无法满足高性能和高可扩展性的需求。因此，大数据一般使用以下几种关系型数据库：

1. Apache HBase：HBase是Apache Hadoop生态系统中的一部分，它是一个分布式的、面向列的数据库，适用于处理海量数据。HBase基于Hadoop的分布式文件系统（HDFS）存储数据，并提供高可扩展性和高性能的读写操作。

2. Apache Cassandra：Cassandra是一个开源的分布式数据库系统，设计用于处理大规模数据集的分布式存储系统。它采用分布式的架构，具有高可扩展性和高可靠性，适用于需要处理大量写入和读取操作的场景。

3. Apache Hive：Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似SQL的查询语言HiveQL，可以将结构化数据映射到Hadoop集群中的文件系统上，并利用Hadoop的并行处理能力进行查询和分析。

4. Apache Phoenix：Phoenix是一个开源的、基于HBase的关系型数据库工具，它提供了类似SQL的查询接口，可以直接在HBase上执行SQL查询。Phoenix可以将HBase转化为一个分布式的SQL数据库，提供了更方便的数据访问和查询。

5. Apache Impala：Impala是一个开源的、基于Hadoop的SQL查询引擎，它可以在Hadoop集群上实时查询和分析大规模的数据。Impala提供了类似SQL的查询语法，支持高性能的并行查询和复杂分析操作。

总结起来，大数据一般使用的关系型数据库包括Apache HBase、Apache Cassandra、Apache Hive、Apache Phoenix和Apache Impala等。这些数据库具有高可扩展性、高性能和分布式处理能力，能够满足大数据处理的需求。