大数据的分布式数据库技术的对比(主流分布式数据库)
因此，分布式数据库在近几年也有着极大的转型，从单一的数据模型向多模的数据模型转移，将OLTP、联机高并发查询以及支持大数据加工和分析结合起来，不再单独以OLAP作为设计目标。
当然，大数据技术存储数据不仅仅能够使用到数据库，还可以使用分布式文件系统，比如HDFS分布式文件系统，亚马逊的S3等。同时，在大数据所涉及到的技术中，也包括了大数据计算、数据的展示等等。
大数据时代，面对日益增长的海量数据，传统的集中式数据库的弊端日益显现，分布式数据库相对传统的集中式数据库有如下优点。
分布式文件系统（dfs）和分布式数据库都支持存入，取出和删除。但是分布式文件系统比较暴力，可以当做key/value的存取。分布式数据库涉及精炼的数据，传统的分布式关系型数据库会定义数据元组的schema，存入取出删除的粒度较小。
分布式数据库系统主要目的在于实现场地自治和数据的全局透明共享，而不要求利用网络中的各个结点来提高系统处理性能。（2）实现方式不同。在具体实现方法上，并行数据库系统与分布式数据库系统也有着较大的不同。
什么和分布式是大数据管理平台所必须考虑的要素
大数据的三大技术支撑要素：分布式处理技术、云技术、存储技术。
大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。
使结构化和非结构化数据管理为一体，具备实时传送和查询、计算功能。本层既包括数据的存储和管理，也涉及数据的计算。并行化和分布式是大数据管理平台所必须考虑的要素。
分布式计算，非结构化数据库，分类、聚类等算法。大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。
. 分布式计算和集群管理：具备分布式计算和集群管理的能力，能够搭建和管理大数据集群，进行资源调度和任务管理。熟悉常用的集群管理工具，如Apache Hadoop、Apache Spark等。
大数据的分布式数据库的发展趋势如何(分布式数据库的优点)
对比Hadoop与分布式数据库可以看出，Hadoop的产品发展方向定位，与分布式数据库中列存储数据库相当重叠而在高并发联机交易场景，在Hadoop中除了HBase能够勉强沾边以外，分布式数据库则占据绝对的优势。
具有灵活的体系结构。 适应分布式的管理和控制机构。 经济性能优越。 系统的可靠性高、可用性好。 局部应用的响应速度快。 可扩展性好，易于集成现有系统。
进入“大数据时代”，大数据量、高并发、分布式和实时性的需求，由于传统的数据库技术的数据模型和预定义的操作模式，时常难以满足实际需求，致使新型数据库在大数据的场景下，将取代传统数据库成为主导。
分布式数据库系统主要特点：多数处理就地完成；各地的计算机由数据通信网络相联系。