1. 大数据常用组件
大数据技术通常包括许多不同的组件，这些组件可以帮助你处理和分析大量数据。
常用的大数据组件包括：
1.Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，可以处理海量数据。
2.Spark：Spark是一个携念快渣隐悉速的大数据处理引擎，可以帮助你快速分析和处理大量数据。
3.NoSQL数据库：NoSQL数据库是面向大数据的数据库，可以快速处理大量非结构化数据。
4.流式处理引擎：流式处理引擎可以实时处理大量数据流。
5.数据仓库：数据仓库是一个大数据存储和分析平台，可以帮助你组织和管理大量数据。
6.数据挖掘和如乎机器学习工具：数据挖掘和机器学习工具可以帮助你从大量数据中发现有价值的信息。
2. 一个典型的大数据解决方案,包含哪些组件
首先，一个典型的大数据解决方案，也就是大数据系统平台的构建，涉及到多个层次，数据采集和传输、数据存储、数据计算、资源管理、任务调度等，每个流程阶段当中，都有多个组件可选择，关键是要能够满足实际的需求。
简单举例说明一下典型的一些组件：
文件存储：Hadoop HDFS
离线计算：Hadoop MapRece、Spark
流式、实时计算：Storm、Spark Streaming
K-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB
资源管理：YARN、Mesos
日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana
消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ
查询分析：Hive、Impala、Presto、Phoenix、SparkSQL、Flink、Kylin、Druid
分布式协调服务：Zookeeper
集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager
数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib
数据同步：Sqoop
任务调度：Oozie
3. 大数据库和数据库到底有什么区别和联系
大数据本质是一种概念，既数据体量大纤缓、数据格式复杂培世、数据来源广。而数据库则是一种具体的计算机技术，用来存储数据，常见的数据库有Mysql数据库、Oracle数据库等，底层还是基于磁盘来进行存储。
从大数据在引申出来的技术，比如数据量大的情况，怎么存储数据，以及怎么对这些数据进行加工处理。像现在HBase大数据组件，主要是针对大数据存储的，HadoopMapRece计算框架、Spark计算框架等，则是针对大数据计算的。
大数据与数据库之间的关系，从大数据涉及到的技术中，包括数据库技术。因为在大数据情况下，也需要存储这些数据，此时就需要使用到数据库。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。所以从技术领域来区分，大数据的技术会更广，而数据库技术则是更加配竖肢的具体，就是用来存储数据。
目前在国内互联网公司而言，大数据方面数据库使用最多的还是HBase列式数据库。比如阿里巴巴，其内部有很多使用HBase列式数据库的场景。HBase数据库支持水平扩展，同时由于其采用LSM架构，天然的对数据写入支持非常好，因为是对磁盘进行追加写的模式，这比对内存随机写要更加的快速。
不仅仅是阿里，像在小米其实也有很多使用HBase列式数据库的场景，当然，其他小公司也在使用。所以在未来，我认为HBase列式数据库的发展前景非常好，毕竟也有互联网大厂在使用，开源社区方面也有它们在推动发展。如果你想学习一门大数据方面的数据库技术的话，我推荐你可以学习HBase。
我是Lake，专注大数据技术原理、人工智能、数据库技术、程序员经验分享，如果我的问答对你有帮助的话，希望你能点赞