1. 大數據常用組件
大數據技術通常包括許多不同的組件，這些組件可以幫助你處理和分析大量數據。
常用的大數據組件包括：
1.Hadoop：Hadoop是一個開源的分布式存儲和計算框架，可以處理海量數據。
2.Spark：Spark是一個攜念快渣隱悉速的大數據處理引擎，可以幫助你快速分析和處理大量數據。
3.NoSQL資料庫：NoSQL資料庫是面向大數據的資料庫，可以快速處理大量非結構化數據。
4.流式處理引擎：流式處理引擎可以實時處理大量數據流。
5.數據倉庫：數據倉庫是一個大數據存儲和分析平台，可以幫助你組織和管理大量數據。
6.數據挖掘和如乎機器學習工具：數據挖掘和機器學習工具可以幫助你從大量數據中發現有價值的信息。
2. 一個典型的大數據解決方案,包含哪些組件
首先，一個典型的大數據解決方案，也就是大數據系統平台的構建，涉及到多個層次，數據採集和傳輸、數據存儲、數據計算、資源管理、任務調度等，每個流程階段當中，都有多個組件可選擇，關鍵是要能夠滿足實際的需求。
簡單舉例說明一下典型的一些組件：
文件存儲：Hadoop HDFS
離線計算：Hadoop MapRece、Spark
流式、實時計算：Storm、Spark Streaming
K-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、Presto、Phoenix、SparkSQL、Flink、Kylin、Druid
分布式協調服務：Zookeeper
集群管理與監控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager
數據挖掘、機器學習：Mahout、Spark MLLib
數據同步：Sqoop
任務調度：Oozie
3. 大資料庫和資料庫到底有什麼區別和聯系
大數據本質是一種概念，既數據體量大纖緩、數據格式復雜培世、數據來源廣。而資料庫則是一種具體的計算機技術，用來存儲數據，常見的資料庫有Mysql資料庫、Oracle資料庫等，底層還是基於磁碟來進行存儲。
從大數據在引申出來的技術，比如數據量大的情況，怎麼存儲數據，以及怎麼對這些數據進行加工處理。像現在HBase大數據組件，主要是針對大數據存儲的，HadoopMapRece計算框架、Spark計算框架等，則是針對大數據計算的。
大數據與資料庫之間的關系，從大數據涉及到的技術中，包括資料庫技術。因為在大數據情況下，也需要存儲這些數據，此時就需要使用到資料庫。當然，大數據技術存儲數據不僅僅能夠使用到資料庫，還可以使用分布式文件系統，比如HDFS分布式文件系統，亞馬遜的S3等。
同時，在大數據所涉及到的技術中，也包括了大數據計算、數據的展示等等。所以從技術領域來區分，大數據的技術會更廣，而資料庫技術則是更加配豎肢的具體，就是用來存儲數據。
目前在國內互聯網公司而言，大數據方面資料庫使用最多的還是HBase列式資料庫。比如阿里巴巴，其內部有很多使用HBase列式資料庫的場景。HBase資料庫支持水平擴展，同時由於其採用LSM架構，天然的對數據寫入支持非常好，因為是對磁碟進行追加寫的模式，這比對內存隨機寫要更加的快速。
不僅僅是阿里，像在小米其實也有很多使用HBase列式資料庫的場景，當然，其他小公司也在使用。所以在未來，我認為HBase列式資料庫的發展前景非常好，畢竟也有互聯網大廠在使用，開源社區方面也有它們在推動發展。如果你想學習一門大數據方面的資料庫技術的話，我推薦你可以學習HBase。
我是Lake，專注大數據技術原理、人工智慧、資料庫技術、程序員經驗分享，如果我的問答對你有幫助的話，希望你能點贊