現在大數據是壹個十分火熱的技術，這也使得很多人都開始關註大數據的任何動態，因為大數據在某種程度上來說能夠影響我們的生活。在這篇文章中我們就給大家介紹壹下大數據的分布式數據庫的發展趨勢，希望這篇文章能夠幫助大家更好理解大數據的分布式數據庫的發展趨勢。
其實不論是Hadoop還是分布式數據庫，技術體系上兩者都已經向著計算存儲層分離的方式演進。對於Hadoop來說這壹趨勢非常明顯，HDFS存儲與YARN調度計算的分離，使得計算與存儲均可以按需橫向擴展。而分布式數據庫近年來也在遵循類似的趨勢，很多數據庫已經將底層存儲與上層的SQL引擎進行剝離。傳統的XML數據庫、OO數據庫、與pre-RDBMS正在消亡；新興領域文檔類數據庫、圖數據庫、Table-Style數據庫與Multi-Model數據庫正在擴大自身影響；傳統關系型數據庫、列存儲數據庫、內存分析型數據庫正在考慮轉型。可以看到，從技術完整性與成熟度來看，Hadoop確實還處於相對早期的形態。直到今天，很多技術在很多企業應用中需要大量的手工調優才能夠勉強運行。同時，Hadoop的主要應用場景壹直以來面向批處理分析型業務，傳統數據庫在線聯機處理部分不是其主要的發展方向。同時Hadoop技術由於開源生態體系過於龐大，同時參與改造的廠商太多，使得用戶很難完全熟悉整個體系，這壹方面大大增加了開發的復雜度，提升了用戶使用的難度，另壹方面則是各個廠商之間維護不同版本，使得產品的發展方向可能與開源版本差別逐漸加大。
而分布式數據庫領域經歷了幾十年的磨練，傳統RDBMS的MPP技術早已經爐火純青，在分類眾多的分布式數據庫中，其主要發展方向基本可以分為“分布式聯機數據庫”與“分布式分析型數據庫”兩種。對比Hadoop與分布式數據庫可以看出，Hadoop的產品發展方向定位，與分布式數據庫中列存儲數據庫相當重疊而在高並發聯機交易場景，在Hadoop中除了HBase能夠勉強沾邊以外，分布式數據庫則占據絕對的優勢。目前，從Hadoop行業的發展來看，很多廠商而是將其定位改變為數據科學與機器學習服務商。因此，從商業模式上看以Hadoop分銷的商業模式基本已經宣告結束，用戶已經體驗到維護整個Hadoop平臺的困難而不願被強迫購買整個平臺。大量用戶更願意把原來Hadoop的部件拆開靈活使用，為使用場景和結果買單，而非平臺本身買單。另外壹個細分市場——非結構化小文件存儲，壹直以來都是對象存儲、塊存儲，與分布式文件系統的主戰場。如今，壹些新壹代數據庫也開始進入該領域，可以預見在未來的幾年中，小型非結構化文件存儲也可能成為具備多模數據處理能力的分布式數據庫的戰場之壹。
我們在這篇文章中給大家介紹了很多有關大數據分布數據庫的發展前景，通過這篇文章我們不難發現數據庫的發展是壹個極其重要的內容，只有搭建分布式數據庫，大數據才能夠更好地為我們服務。