實時查詢數據庫-HDFS&HBase

　　傳統關系型數據庫基于存儲模式的問題帶來的存儲和訪問瓶頸，是無法靠自身解決的，也就有了基于Big-Table型的NoSQL數據庫用武之地，比較典型技術組合就是HDFS+HBase，利用HDFS的分布式、高可用數據存儲，結合HBase面向列的數據存儲模型，從而解決大數據量存儲的問題；結合HBase基于Rowkey自然序的存儲，從而實現海量數據快速查詢。當然這種模式只適用于結構型數據，而且只適用于歷史數據查詢，而不適用于事務型業務的處理，從而產生了大數據在結構化數據存儲方面的***種模式：實時查詢數據庫；

大數據倉庫-HDFS&Hive

　　基于關系型數據庫的數據倉庫，同樣面臨數據存儲規模的問題，因此在銀行業務中，同樣也只能存儲短期的數據，其目標在在于支持基于業務年度的報表統計和業務分析，而對于超過一定期限的數據仍然在走數據磁盤或磁帶存儲的模式。基于大數據技術體系，采用HDFS+Hive的模式，構建大數據倉庫，則可以很輕松的解決數據大基數存儲的問題。從而產生了大數據在結構化數據數據存儲方面的第二種模式：大數據倉庫；

替換還是互補-大家來回答，期待你的答案

　　問題一

　　實時查詢數據庫能否替換實時操作數據庫嗎？

　　問題二

　　大數據倉庫可以替代數據倉庫嗎？

關于大數據題外話　　

　　曾經就干貨與濕貨的問題，與人發生過爭辯，還是不淡定了。其實對于一個口渴的人，水就是干貨，同樣，對于一個迷路的人，指南針就是干貨。見仁見智的事，不再做爭辯。重在分享，送給大數據傳統企業應用實施的探路者們，送給需要的人，立此存照。

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