① 大數據技術中軟體不再開源
是不再開源。
當初為了突破大數據技術的瓶頸，星環科技決定用自主研發的大數據技術逐步取代開源技術。
但是近年來，隨著大數據系統的快速發展，各式各樣的開源基準測試集被開發出來，以評測和分析大數據系統並促進其技術改進。
② 大數據的發展趨勢
如今，大數據的發展趨勢正在迅速轉變，但專家預計機器學習、預測分析、物聯網、邊緣計算將在未來幾年對大數據項目產生重大影響.
大數據不再是流行術語.調查機構Forrester公司的研究人員發現，2016年，近40%的企業正在實施和擴大數據技術的應用，30%的企業計劃在未槐穗來一年內採用大數據.同樣，NewVantagePartners的《2016年大數據執行調查》發現，62.5%的企業現在至少有一個大數據項目投入使用，只有5.4%的企業沒有規劃或者沒有實施大數據項目.
研究人員表示，大數據技術的採用不會立即放緩.根據調查機構IDC公司的預測，大數據和業務分析市場從2018年的1301億美元增加到2020年的2030億美元以畢汪上.
數據的可用性、新一代技術和對數據驅動決策的文化轉型將繼續推動企業對大數據和分手明仔析技術和服務的需求.IDC公司剖析信息管理集團副總裁Dan、Vesset表達，2015年全球性大數據市場收達到1220億美元，2016年市場收入增長11.3%，預計到2020年大數據市場收入復合年均增長11.7%.
雖然大數據市場會增長，但企業對如何使用大數據並不是很清楚.新的大數據技術進入市場，舊技術的使用也在增加.
大數據發展趨勢
真正掌握大數據的趨勢，就像每天都在監控風向的變化一樣，只要感受到風向，就會發生變化.但是，以下趨勢明顯推動了大數據的發展.
1.大數據和開源
ApacheHadoop、Spark等開源應用程序已經成為大數據技術空間的主流，這種趨勢似乎可能會持續下去.一項調查顯示，近60%的企業預計將在今年年底前使用Hadoop集群投入生產.根據調查機構Forrester公司的報告，Hadoop的使用量每年增加32%.
③ 漫談工業大數據9：開源工業大數據軟體簡介（上）
今天真是一個美好的時代，有無數的開源系統可以為我們提供服務，現在有許多開發軟體可以用到工業大數據中，當然很多系統還不成熟，應用到工業中還需要小心，並且需要開發人員對其進行一定的優化和調整。下面就簡單介紹一些開源的大數據工具軟體，看看有哪些能夠應用到工業大數據領域。
下面這張圖是我根據網上流傳的一張開源大數據軟體分類圖整理的：
我們可以把開源大數據軟體分成幾類，有一些可以逐步應用到工業大數據領域，下面就一一介紹一下這些軟體。（以下系統介紹大都來源於網路）
1、數據存儲類
（1）關系資料庫MySQL
這個就不用太多介紹了吧，關系型資料庫領域應用最廣泛的開源軟體，目前屬於 Oracle 旗下產品。
（2）文件資料庫Hadoop
Hadoop是大數據時代的明星產品，它最大的成就在於實現了一個分布式文件系統（Hadoop Distributed FileSystem），簡稱HDFS。HDFS有高容錯性的特點，並且設計用來部署在低廉的硬體上，而且它提供高吞吐量來訪問應用程序的數據，適合那些有著超大數據集的應用程序。
Hadoop可以在工業大數據應用中用來作為底層的基礎資料庫，由於它採用了分布式部署的方式，如果是私有雲部署，適用於大型企業集團。如果是公有雲的話，可以用來存儲文檔、視頻、圖像等資料。
（3）列資料庫Hbase
HBase是一個分布式的、面向列的開源資料庫，HBase是Apache的Hadoop項目的子項目。HBase不同於一般的關系資料庫，它是一個適合於非結構化數據存儲的資料庫。另一個不同的是HBase基於列的而不是基於行的模式。
基於Hbase開發的OpenTSDB，可以存儲所有的時序（無須采樣）來構建一個分布式、可伸縮的時間序列資料庫。它支持秒級數據採集所有metrics，支持永久存儲，可以做容量規劃，並很容易的接入到現有的報警系統里。
這樣的話，它就可以替代在工業領域用得最多的實時資料庫。
（4）文檔資料庫MongoDB
MongoDB是一個介於關系資料庫和非關系資料庫之間的產品，是非關系資料庫當中功能最豐富，最像關系資料庫的。他支持的數據結構非常鬆散，是類似json的bson格式，因此可以存儲比較復雜的數據類型。Mongo最大的特點是他支持的查詢語言非常強大，其語法有點類似於面向對象的查詢語言，幾乎可以實現類似關系資料庫單表查詢的絕大部分功能，而且還支持對數據建立索引。
MongoDB適合於存儲工業大數據中的各類文檔，包括各類圖紙、文檔等。
（5）圖資料庫Neo4j/OrientDB
圖資料庫不是存放圖片的，是基於圖的形式構建的數據系統。
Neo4j是一個高性能的,NOSQL圖形資料庫，它將結構化數據存儲在網路上而不是表中。它是一個嵌入式的、基於磁碟的、具備完全的事務特性的java持久化引擎，但是它將結構化數據存儲在網路(從數學角度叫做圖)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一個高性能的圖引擎，該引擎具有成熟資料庫的所有特性。程序員工作在一個面向對象的、靈活的網路結構下而不是嚴格、靜態的表中——但是他們可以享受到具備完全的事務特性、 企業級 的資料庫的所有好處。
OrientDB是兼具文檔資料庫的靈活性和圖形資料庫管理 鏈接 能力的可深層次擴展的文檔-圖形資料庫管理系統。可選無模式、全模式或混合模式下。支持許多高級特性，諸如ACID事務、快速索引，原生和SQL查詢功能。可以JSON格式導入、導出文檔。若不執行昂貴的JOIN操作的話，如同關系資料庫可在幾毫秒內可檢索數以百記的鏈接文檔圖。
這些資料庫都可以用來存儲非結構化數據。
2、數據分析類
（1）批處理MapRece/Spark
MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。它極大地方便了編程人員在不會分布式並行編程的情況下，將自己的程序運行在分布式系統上。 當前的軟體實現是指定一個Map（映射）函數，用來把一組鍵值對映射成一組新的鍵值對，指定並發的Rece（歸約）函數，用來保證所有映射的鍵值對中的每一個共享相同的鍵組。
Apache Spark 是專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。Spark 是一種與 Hadoop 相似的開源集群計算環境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使 Spark 在某些工作負載方面表現得更加優越，換句話說，Spark 啟用了內存分布數據集，除了能夠提供互動式查詢外，它還可以優化迭代工作負載。盡管創建 Spark 是為了支持分布式數據集上的迭代作業，但是實際上它是對 Hadoop 的補充，可以在 Hadoop 文件系統中並行運行。
這些大數據的明星產品可以用來做工業大數據的處理。
（2）流處理Storm
Storm是一個開源的分布式實時計算系統，可以簡單、可靠的處理大量的數據流。Storm有很多使用場景：如實時分析，在線機器學習，持續計算，分布式RPC，ETL等等。Storm支持水平擴展，具有高容錯性，保證每個消息都會得到處理，而且處理速度很快（在一個小集群中，每個結點每秒可以處理數以百萬計的消息）。Storm的部署和運維都很便捷，而且更為重要的是可以使用任意編程語言來開發應用。
（3）圖處理Giraph
Giraph是什麼？Giraph是Apache基金會開源項目之一，被定義為迭代式圖處理系統。他架構在Hadoop之上，提供了圖處理介面，專門處理大數據的圖問題。
Giraph的存在很有必要，現在的大數據的圖問題又很多，例如表達人與人之間的關系的有社交網路，搜索引擎需要經常計算網頁與網頁之間的關系，而map-rece介面不太適合實現圖演算法。
Giraph主要用於分析用戶或者內容之間的聯系或重要性。
（4）並行計算MPI/OpenCL
OpenCL（全稱Open Computing Language，開放運算語言）是第一個面向 異構系統 通用目的並行編程的開放式、免費標准，也是一個統一的編程環境，便於軟體開發人員為高性能計算 伺服器 、桌面計算系統、手持設備編寫高效輕便的代碼，而且廣泛適用於多核心處理器(CPU)、圖形處理器(GPU)、Cell類型架構以及數字信號處理器(DSP)等其他並行處理器，在 游戲 、 娛樂 、科研、醫療等各種領域都有廣闊的發展前景。
（5）分析框架Hive
Hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張資料庫表，並提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapRece任務進行運行。 其優點是學習成本低，可以通過類SQL語句快速實現簡單的MapRece統計，不必開發專門的MapRece應用，十分適合數據倉庫的統計分析。
（6）分析框架Pig
Apache Pig 是apache平台下的一個免費開源項目，Pig為大型數據集的處理提供了更高層次的抽象，很多時候數據的處理需要多個MapRece過程才能實現，使得數據處理過程與該模式匹配可能很困難。有了Pig就能夠使用更豐富的數據結構。[2]
Pig LatinPig Latin 是一個相對簡單的語言，一條語句 就是一個操作，與資料庫的表類似，可以在關系資料庫中找到它（其中，元組代錶行，並且每個元組都由欄位組成）。
Pig 擁有大量的數據類型，不僅支持包、元組和映射等高級概念，還支持簡單的數據類型，如 int、long、float、double、chararray 和 bytearray。並且，還有一套完整的比較運算符，包括使用正則表達式的豐富匹配模式。
④ 雲南java培訓學校告訴你開源大數據分析工具
考慮到現有技術解決方案的復雜性與多樣化，企業往往很難找到適合自己的大數據收集與分析工具。然而，混亂的時局之下已經有多種方案脫穎而出，證明其能夠幫助大家切實完成大數據分析類工作。下面昆明IT培訓http://www.kmbdqn.cn/將整理出譽嘩激一份包含十款工具的清單，從而有效壓縮選擇范疇。
OpenRefine
這是一款高人氣數據分析工具，適用於各類與分析相關的任務。這意味著即使大家擁有多川不同數據類型及名稱，這款工具亦能夠利用其強大的聚類演算法完成條目分組。在聚類完成後，分析即可開始。
Hadoop
大數據與Hadoop可謂密不可分。這套軟體庫兼框架能夠利用簡單的編程模型將大規模數據集分發於計算機集群當中。其尤為擅長處理大規模數據並使其可用於本地設備當中。作為Hadoop的開發方，Apache亦在不斷強化這款工具以提升其實際效果。
Storm
同樣來自Apache的Storm是另一款偉大的實時計算系統，能夠極大強化無限數據流的處理效果。其亦可用於執行多種其它與大數據相關的任務，具體包括分布式RPC、持續處理、在線機器學習以及實時分析等等。使用Storm的另一大優勢在於，其整合了大量其它技術，從而進一步降低大數據處理的復雜性。
Plotly
這是一款數據可視化工具，可兼容JaScript、MATLAB、Python以及R等語言。Plotly甚至能夠幫助不具備代碼編寫技能或者時間的用戶完成動態可視化處理。這款工具常由新一代數據科學家使用，因為其屬於一款業務開發平台且能夠快速完成大規模數據的理解與分析。
Rapidminer
作為另一款大數據處理必要工具，Rapidminer屬於一套開源數據科學平台，且通過可視化編程機制發揮作用。其功能包括對模型進行修改、分析與創建，且能夠快速將結果整合至業務流程當中。Rapidminer目前備受矚目，且已經成為眾多知名數據科學家心目中的可慶襪靠工具。
Cassandra
ApacheCassandra是另一款值得關注的工具，因為其能夠有效且高效地對大規模數據加以管理。它屬於一套可擴展NoSQL資料庫，能夠監控多座數據中心內的數據並已經在Netflix及eBay等知名企業當中效力。
HadoopMapRece
這是一套軟體框架，允許用戶利用其編寫出以可靠方式並發處理大規模數據的應用。MapRece應用主要負責完成兩項任務，即映射與規約，並由此提供多種數據處理結果。這款工具最初由谷歌公司開發完成。
Bokeh
這套可視化框架的主要目標在於提供精緻且簡潔的圖形處理結果，用以強化大規模數據流的交互能力。其專門供Python語言使用。蘆逗
WolframAlpha
這是一套搜索引擎，旨在幫助用戶搜索其需要的計算素材或者其它內容。舉例來說，如果大家輸入「Facebook」，即可獲得與Facebook相關的HTML元素結構、輸入解釋、Web託管信息、網路統計、子域、Alexa預估以及網頁信息等大量內容。
⑤ 用於分析大數據的工具有什麼
當前用於分析大數據的工具主要有開源與商用兩個生態圈。
開源大數據生態圈：
1、Hadoop HDFS、HadoopMapRece, Hbase、Hive 漸次誕生，早期Hadoop生態圈逐步形成。
2、. Hypertable是另類。它存在於Hadoop生態圈之外，但也曾經有一些用戶。
3、NoSQL，membase、MongoDB
商用大數據生態圈：
1、一體機資料庫/數據倉庫：IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。
2、數據倉庫：TeradataAsterData, EMC GreenPlum, HPVertica 等等。
3、數據集市：QlikView、 Tableau 、 以及國內的Yonghong Data Mart 。
⑥ 為什麼一些大數據系統要走開源的路線
。因為大數據涉及大量不同來源、格式的數據採集與導流、自動化處理。
開源能極大的加速這個過程。
⑦ 開源數據什麼意思
問題一：開源資料庫是什麼?? 作用是什麼？ 做網站的嗎？？ 開源意思是開放源代碼，沒有加密
開源資料庫，說明這個資料庫沒有加密的，代碼就是開放的
資料庫作用都是用於動態語言開發的網站
問題二：四大開源資料庫是哪些 開源世界中的那幾個免費資料庫
發布時間：2011-11-22 09:34:30 來源：CSDN 評論：0 點擊：1476 次 【字型大小：大 中 小】
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開源資料庫MySQLMySQL是一個開放源碼的小型關聯式資料庫管理系統，開發者為瑞典MySQL AB公司。目前MySQL被廣泛地應用在Internet上的中小型網站中。由於其體積小、速度快、總體擁有成本低，尤其是開放源...
開源資料庫MySQL
MySQL是一個開放源碼的小型關聯式資料庫管理系統，開發者為瑞典MySQL AB公司。目前MySQL被廣泛地應用在Internet上的中小型網站中。由於其體積小、速度快、總體擁有成本低，尤其是開放源碼這一特點，許多中小型網站為了降低網站總體擁有成本而選擇了MySQL作為網站資料庫。
盤點：開源社區那些免費的資料庫軟體
MySQL為多種編程語言提供了API，包括C、C++、C#、Delphi、Eiffel、Java、Perl、PHP、Python、Ruby和Tcl等。而其自身是採用C和C++編寫的，使用了多種編譯器進行測試，所以，MySQL能夠保證源代碼具有很強的可移植性。這樣的一款資料庫，自然能夠支持幾乎所有的操作系統，從Unix、Linux到Windows，具體包括AIX、BSDi、FreeBSD、HP-UX、Linux、Mac OS、Novell Netware、NetBSD、OpenBSD、OS/2 Wrap、Solaris、SunOS、Windows等多種操作系統。最重要的是，它是一個可以處理擁有上千萬條記錄的大型資料庫。
與此同時，MySQL也產生了很多分支版本的資料庫也非常值得推薦。
首先是MariaDB，它是一個採用Maria存儲引擎的MySQL分支版本，是由原來MySQL的作者 Michael Widenius創辦的公司所開發的免費開源的資料庫伺服器。與MySQL相比較，MariaDB更強的地方在於它擁有更多的引擎，包括Maria存儲引擎、PBXT存儲引擎、XtraDB存儲引擎、FederatedX存儲引擎，它能夠更快的復制查詢處理、運行的速度更快、更好的功能測試以及支持對Unicode的排序等。
其次是rcona，它為MySQL資料庫伺服器進行了改進，在功能和性能上較MySQL有著很顯著的提升。該版本提昌源畢升了在高負載情況下的InnoDB的性能，同時，它還為DBA提供一些非常有用的性能診斷工具，並且提供很多參數和命令來控制伺服器行為。
第三是Percona Server，它使用了諸如google-mysql-tools、Proven Scaling和 Open Query對MySQL進行改造。並且，它只包含MySQL的伺服器版，並沒有提供相應對 MySQL的Connector和GUI工具進行改進。
非關系型資料庫NoSQL
從NoSQL的字面上理解，NoSQL就是Not Only SQL，被業界認為是一項全新的資料庫革命性運動，早期就有人提出，發展至2009年趨勢越發高漲。NoSQL的擁護者們提倡運用非關系型的數據存儲，相對於耐芹目前鋪天蓋地的關系型資料庫運用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。
盤點：開源社區那些免費的資料庫軟體
當然，NoSQL也是隨著互聯網Web2.0網站的興起才能取得長足的進步。關鍵裂飢的需求在於，傳統的關系資料庫在應付Web2.0網站，特......>>
問題三：什麼是開源資料庫 開源意思是開放源代碼，沒有加密
開源資料庫，說明這個資料庫沒有加密的，代碼就是開放的
資料庫作用都是用於動態語言開發的網站
問題四：什麼是開源大數據技術？ 即數據量極為龐大，數據體結構並不清晰，冗餘數據多。
大數據技術利用這些數據，以更快的速度和更好的邏輯清洗分析這些數據。以及通過一些演算法，挖掘出這些龐雜數據中有價值的部分，為公司提供關系效益的新的隱蔽參數，並提供科學指導。
開源，就是開放源碼，意味著免費和自由的進行二次開發，如當下最為廣泛使用的hadoop生態系統。
問題五：該選擇哪個開源資料庫 關系型mysql
非關系型mongodb
問題六：數據源是什麼意思 圖表數據源（Data Source）是提供某種所需要數據的器件或原始媒體。信息系統的數據源必需可靠且具備更新能力，目前常用的數據源有：①觀測數據，即現場獲取的實測數據，它們包括野外實地勘測、量算數據，台站的觀測記錄數據，遙測數據等。②分析測定數據，即利用物理和化學方法分析測定的數據。③圖形數據，各種地形圖和專題地圖等。④統計調查數據，各種類型的統計報表、社會調查數據等。⑤遙感數據，由地面、航空或航天遙感獲得的數據。目前，中國的數據源數量龐大。如：全國范圍的土地資源清查及詳查數據，航空攝影測量圖像和國土普查衛星資料已覆蓋全國，定位、半定位觀測站網遍布全國，有地面調查、地圖測繪等大量數據。
上面提到的數據源例子只是很小一部分，事實上數據源可以是任何數據類型。
問題七：現在的開源圖形資料庫有哪些 首先是MariaDB，它是一個採用Maria存儲引擎的MySQL分支版本，是由原來MySQL的作者 Michael Widenius創辦的公司所開發的免費開源的資料庫伺服器。與MySQL相比較，MariaDB更強的地方在於它擁有更多的引擎，包括Maria存儲引擎、PBXT存儲引擎、XtraDB存儲引擎、FederatedX存儲引擎，它能夠更快的復制查詢處理、運行的速度更快、更好的功能測試以及支持對Unicode的排序等。
其次是rcona，它為MySQL資料庫伺服器進行了改進，在功能和性能上較MySQL有著很顯著的提升。該版本提升了在高負載情況下的InnoDB的性能，同時，它還為DBA提供一些非常有用的性能診斷工具，並且提供很多參數和命令來控制伺服器行為。
第三是Percona Server，它使用了諸如google-mysql-tools、Proven Scaling和 Open Query對MySQL進行改造。並且，它只包含MySQL的伺服器版，並沒有提供相應對 MySQL的Connector和GUI工具進行改進。
問題八：該選擇哪個開源資料庫？哪一個更好 Access是一種桌面資料庫，只適合數據量少的應用，在處理少量數據和單機訪問的資料庫時是很好的，效率也很高。但是它的同時訪問客戶端不能多於4個。Microsoft Access資料庫有一定的極限，如果數據達到100M左右，很容易造成伺服器iis假死，或者消耗掉伺服器的內存導致伺服器崩潰，表現為英文「Service Unavailable」。
MS SQL Server是基於伺服器端的中型的資料庫，可以適合大容量數據的應用，在功能上管理上也要比Microsoft Access要強得多。在處理海量數據的效率，後台開發的靈活性，可擴展性等方面強大。因為現在資料庫都使用標準的SQL語言對資料庫進行管理，所以如果是標准SQL語言，兩者基本上都可以通用的。Microsoft SQL Server還有更多的擴展，可以用存儲過程，資料庫大小無極限限制。
MySql短小精悍，像access一樣的文件型資料庫，但比access強百倍，是真正多用戶多任務的資料庫系統，從Linux上移植過來的，安全性非常好，不過大部分操作是在dos下進行，雖然也有第三方開發的圖形界面但並不好用。MySQL是跨多平台的資料庫管理軟體，可運行於LINUX、NT、UNIX等系統，可支持命令和圖形化管理，對於一般的資料庫足以應付了，佔用系統資源較少，速度較快，而且是開源的。
Oracle各方面都比較成熟,但對硬體要求高，用於數據完整性、安全性要求較高的場合，能在所有主流平台上運行，完全支持所有的工業標准，採用完全開放策略。可以使客戶選擇最適合的解決方案，對開發商全力支持。平行伺服器通過使一組結點共享同一簇中的工作來擴展伺服器的能力,提供高可用性和高伸縮性的簇的解決方案，獲得最高認證級別的iso標准認證，多層次網路計算，支持多種工業標准，可以用odbc,jdbc,oci等網路客戶連接，較復雜，同時提供gui和命令行，在windows和unix下操作相同，如果windows不能滿足需要,用戶可以把資料庫移到unix中。其操作和設置比較復雜，適用於有一定操作經驗的用戶。
db2 能在所有主流平台上運行（包括windows）。最適於海量數據。DB2在企業級的應用最為廣泛， 在全球的500家最大的企業中,幾乎85%以上用DB2資料庫伺服器，而國內到97年約佔5%。
總之，各個主流資料庫各有優勢與側重，對於初學者而言，建議從MS SQL Server 著手學習，眾所周知，微軟的東西么，簡單易懂。
問題九：該選擇哪個開源資料庫？哪一個更好 如果打算為項目選擇一款免費、開源的資料庫，那麼你可能會在MySQL與PostgreSQL之間猶豫不定。MySQL與PostgreSQL都是免費、開源、強大、且功能豐富的資料庫。你主要的問題可能是：哪一個才是最好的開源資料庫，MySQL還是PostgreSQL呢？該選擇哪一個開源資料庫呢？
在選擇資料庫時，你所做的是個長期的決策，因為後面如果再改變決定將是非常困難且代價高昂的。你希望一開始就選擇正確。兩個流行的開源資料庫MySQL與PostgreSQL常常成為最後要選擇的產品。對這兩個開源資料庫的高層次概覽將會有助於你選擇最適合自己需要的。
MySQL
MySQL相對來說比較年輕，首度出現在1994年。它聲稱自己是最流行的開源資料庫。MySQL就是LAMP（用於Web開發的軟體包，包括Linux、Apache及Perl/PHP/Python）中的M。構建在LAMP棧之上的大多數應用都會使用MySQL，包括那些知名的應用，如WordPress、Drupal、Zend及phpBB等。
一開始，MySQL的設計目標是成為一個快速的Web伺服器後端，使用快速的索引序列訪問方法（ISAM），不支持ACID。經過早期快速的發展之後，MySQL開始支持更多的存儲引擎，並通過InnoDB引擎實現了ACID。MySQL還支持其他存儲引擎，提供了臨時表的功能（使用MEMORY存儲引擎），通過MyISAM引擎實現了高速讀的資料庫，此外還有其他的核心存儲引擎與第三方引擎。
MySQL的文檔非常豐富，有很多質量不錯的免費參考手冊、圖書與在線文檔，還有來自於Oracle和第三方廠商的培訓與支持。
MySQL近幾年經歷了所有權的變更和一些頗具戲劇性的事件。它最初是由MySQL AB開發的，然後在2008年以10億美金的價格賣給了Sun公司，Sun公司又在2010年被Oracle收購。Oracle支持MySQL的多個版本：Standard、Enterprise、Classic、Cluster、Embedded與munity。其中有一些是免費下載的，另外一些則是收費的。其核心代碼基於GPL許可，對於那些不想使用GPL許可的開發者與廠商來說還有商業許可可供使用。
現在，基於最初的MySQL代碼還有更多的資料庫可供選擇，因為幾個核心的MySQL開發者已經發布了MySQL分支。最初的MySQL創建者之一Michael Monty Widenius貌似後悔將MySQL賣給了Sun公司，於是又開發了他自己的MySQL分支MariaDB，它是免費的，基於GPL許可。知名的MySQL開發者Brian Aker所創建的分支Drizzle對其進行了大量的改寫，特別針對多CPU、雲、網路應用與高並發進行了優化。
PostgreSQL
PostgreSQL標榜自己是世界上最先進的開源資料庫。PostgreSQL的一些粉絲說它能與Oracle相媲美，而且沒有那麼昂貴的價格和傲慢的客服。它擁有很長的歷史，最初是1985年在加利福尼亞大學伯克利分校開發的，作為Ingres資料庫的後繼。
PostgreSQL是完全由社區驅動的開源項目，由全世界超過1000名貢獻者所維護。它提供了單個完整功能的版本，而不像MySQL那樣提供了多個不同的社區版、商業版與企業版。PostgreSQL基於自由的BSD/MIT許可，組織可以使用、復制、修改和重新分發代碼，只需要提供一個版權聲明即可。
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問題十：EXCEL作圖要帶數據源是什麼意思 就是你用excel畫的圖形，這個圖是根據什埂數據生成的，這個數據必須附上。
你右鍵點擊excel圖的繪圖區域，圖表選項-數據表選項卡，勾選「顯示數據表」前面的方框，就可以在你的繪圖區域下顯示源數據了。
或者你右鍵點擊excel圖的繪圖區域，源數據-數據區域選項卡，看數據區域框中的數據地址，找到相應的地址，將裡面的內容拷貝出來即可。
⑧ 開源的大數據框架有哪些
文件存儲：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS離線計算：Hadoop MapRece、Spark流式、實時計算：Storm、Spark Streaming、S4、HeronK-V、NOSQL資料庫：HBase、Redis、MongoDB資源管理：YARN、Mesos日誌收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana消息系統：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ查詢分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid分布式協調服務：Zookeeper集群管理與監控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera
⑨ 什麼是開源大數據技術
即數據量極為龐抄大，數據體結構並不清晰，冗餘數據多。
大數據技術利用這些數據，以更快的速度和更好的邏輯清洗分析這些數據。以及通過一些演算法，挖掘出這些龐雜數據中有價值的部分，為公司提供關系效益的新的隱蔽參數，並提供科學指導。
開源，就是開放源碼，意味著免費和自由的進行二次開發，如當下最為廣泛使用的hadoop生態系統。
⑩ 開源庫分享--為物聯網（IoT）設計和優化的開源大數據
一個開源的專為物聯網、車聯網、工業互聯網、IT運維等設計和優化的大數據平台。除核心的快10倍以上的時序資料庫功能外，還提供緩存、數據訂閱、流式計算等功能，最大程度減少研發和運維的工作量
定義了創新的數據存儲結構，單核每秒就能處理至少2萬次請求，插入數百萬個數據點，讀出一千萬以上數據點，比現有通用資料庫快了十倍以上。
由於超強性能，計算資源不到通用大數據方案的1/5；通過列式存儲和先進的壓縮演算法，存儲空間不到通用資料庫的1/10。
將資料庫、消息隊列、緩存、流式計算等功能融合一起，應用無需再集成Kafka/Redis/HBase/Spark等軟體，大幅降低應用開發和維護成本。
無論是十年前還是一秒鍾前的數據，指定時間范圍即可查詢。數據可在時間軸上或多個設備上進行聚合。即席查詢可通過Shell/Python/R/Matlab隨時進行。
不用一行代碼，即可與Telegraf, Grafana, Matlab, R集成。後續還將支持MQTT, OPC, Hadoop，Spark等, BI工具也將無縫連接。
你知道哪些好用的開源的物聯網大數據處理方式，歡迎評論分享，共同探討學習