一、數據庫與hadoop與分布式文件系統的區別和聯系？

NoSQL，是notonlysql，是非關系數據庫，不同于oracle等關系數據庫。hadoop,是分布式解決方案，即為Mapreduce（計算的）和HDFS（文件系統）,使用Hadoop和NoSQL可以構造海量數據解決方案。

二、分布式kvm與矩陣的區別？

分布式矩陣是組播方式實現的。 分布式kvm是通過單播的方式實現的。

三、分布式生產與傳統區別？

1、決策信息來源的差距。

生產計劃的制定是依據基礎數據。傳統的生產計劃的決策信息來源于需求信息和資源信息。需求信息來自訂單和需求預測；資源信息來自生產決策生產計劃決策的制約條件。供應鏈生產計劃的信息來源于多源頭，例如供應商、分銷商和用戶。

2. 決策模式的差距。

傳統的生產計劃決策模式是一種集中式決策，而供應鏈管理環境下的決策模式是分布式的、群體決策過程。基于多代理的供應鏈系統是立體的網絡，各個節點企業具有相同的地位，有本地數據庫和領域知識庫，在形成供應鏈時，各節點企業擁有暫時性的監視權和決策權，每個節點企業的生產計劃決策都受到其他企業生產計劃決策的影響，需要一種協調機制和沖突解決機制。當一個企業的生產計劃發生改變時需要其他企業的計劃也作出相應的改變，這樣供應鏈才能獲得同步化的響應。

3. 信息反饋機制的差距。

企業的計劃能得到執行需要有效的監督控制機制。要進行有效的監督控制必須建立一種信息反饋機制。傳統的企業生產計劃的信息反饋機制是一種鏈式反饋機制。由于遞階組織結構的特點信息的傳遞一般是從底層向高層信息處理中心反饋，形成和組織結構平行的信息遞階的傳遞模式。

4. 計劃運行環境的差異。

供應鏈管理環境下的生產計劃是在不穩定的運行環境下進行的，因此要求生產計劃與控制系統具有更高的柔性和敏捷性，比如提前期的柔性，生產批量的柔性等。傳統生產計劃缺乏柔性無法以固定的環境約束變量應付不確定的市場環境。供應鏈管理環境下的生產計劃涉及到的多是訂單化生產，這種生產模式動態性更強。

四、分布式IO與dcs區別？

分布式IO和DCS(Distributed Control System)是兩個不同的概念，其區別如下：

  1. 定義不同：分布式IO是指將IO操作分散到多個節點上進行處理，以提高系統的并發能力和容錯能力；而DCS是指一種集中式的控制系統，通過網絡連接多個控制節點，實現對生產過程的監控、控制和管理。

  2. 應用場景不同：分布式IO主要應用于分布式系統、云計算、大數據等領域，可以提高系統的性能和可擴展性；而DCS主要應用于工業自動化、過程控制等領域，可以實現對生產過程的實時監控和遠程控制。

  3. 技術原理不同：分布式IO主要采用分布式計算和消息傳遞技術，如MPI、TCP/IP等協議；而DCS主要采用控制算法和通信協議，如PLC(Programmable Logic Controller)、OPC(Open Platform Communications)等。

總之，分布式IO和DCS雖然都涉及到系統的IO處理和控制管理，但是其應用場景和技術原理有所不同，需要根據具體需求進行選擇和應用。

五、數據與大數據的區別？

大數據區別于數據，主要于數據的多樣性。據某研究報告指出的，數據的爆炸是三維的、立體的。所謂的三維，除了指數據量快速增大外，還指數據增長速度的加快，以及數據的多樣性，即數據的來源、種類不斷增加。

大數據區別于數據，主要于數據的多樣性。據某研究報告指出的，數據的爆炸是三維的、立體的。所謂的三維，除了指數據量快速增大外，還指數據增長速度的加快，以及數據的多樣性，即數據的來源、種類不斷增加。

　　從數據到大數據，不僅是量的積累，更是質的飛躍。海量的、不同來源、不同形式、包含不同信息的數據可以容易地被整合、分析，原本孤立的數據變得互相聯通。這使得人們通過數據分析，能發現小數據時代很難發現的新知識，創造新的價值。

　　其實通過數據來研究規律、發現規律，貫穿了人類社會發展的始終。人類科學發展史上的不少進步都和數據采集分析直接相關，例如現代醫學流行病學的開端。從本質上說，許多科學活動都是數據挖掘，不是從預先設定好的理論或者原理出發，通過演繹來研究問題，而是從數據本身出發通過歸納來總結規律。

　　然而就現在社會環境而言當我們上網時、當我們攜帶配備GPS的智能手機時、當我們通過社交媒體或聊天應用程序與我們的朋友溝通時、以及我們在購物時，我們會生成數據。你可以說，我們所做的涉及數字交易的一切都會留下數字足跡，這幾乎是我們生活的一切。而這些海量的數據需要新的技術進行整合，所以大數據就營運而生了。

　　從數據到大數據，不僅是量的積累，更是質的飛躍。海量的、不同來源、不同形式、包含不同信息的數據可以容易地被整合、分析，原本孤立的數據變得互相聯通。這使得人們通過數據分析，能發現小數據時代很難發現的新知識，創造新的價值

大數據與數據之間 ：在大量信息不斷衍生的時代，大數據的使用將更好地優化社會發展模式。目前，大數據在促進學習、農業、空間科學等方面發揮了巨大的作用，甚至人工智能的發展也是以大數據的理論和實踐為基礎的。

六、深入分析：分布式系統與大數據的根本區別

引言

隨著科技的迅猛發展，分布式系統和大數據已成為現代信息技術的重要概念。盡管這兩者在某些方面有所交集，但它們在定義、適用場景和技術實現等方面具有顯著的區別。理解這些區別將幫助企業和開發者更好地選擇和應用相應的技術，從而提高工作效率，促進創新。

什么是分布式系統？

分布式系統是指將計算任務分散到多臺計算機上進行處理的系統。這種系統的主要特點是通過網絡連接多個獨立的計算節點，以實現更高的性能和可擴展性。分布式系統的應用范圍廣泛，包括云計算、微服務架構等。其核心目標是確保系統的高可用性、可擴展性以及容錯能力。

什么是大數據？

大數據指的是在常規數據處理軟件難以捕捉、管理和分析的龐大、高速、多樣化的數據集合。大數據通常具有以下幾個特征：

• 體量大：數據量達到TB甚至PB級別。
• 速度快：數據生成和更新的實時性極高。
• 多樣性：數據來源多樣，包括結構化、半結構化和非結構化數據。
• 真確性：數據質量和準確性參差不齊。

大數據的處理和分析涉及到數據采集、存儲、處理和分析等多個環節，通常需要運用大數據技術，如Hadoop、Spark等。

分布式系統與大數據的根本區別

盡管分布式系統與大數據在某些應用場景中可能交叉，但它們的本質區別主要體現在以下幾個方面：

1. 定義和目標

分布式系統的主要目標是通過多臺計算機的協作來提高整體性能和可用性，強調的是資源的分布與管理。而大數據的核心在于數據的處理與分析，通過對龐大數據集的深入分析來提取價值和洞察。

2. 數據處理方法

分布式系統通常會采取分布式計算的方式來處理任務，即將工作負載均勻分布到各個節點上。而處理大數據需要使用專門的算法和工具，以便于快速處理極其龐大的數據集，例如MapReduce框架、流處理框架等。

3. 應用場景

分布式系統適用于需要高可用性和可擴展性的環境，如在線支付平臺、社交網絡等。而大數據則適合于需要分析大量數據以獲得決策支持的場景，比如精準營銷、用戶行為分析、金融風控等。

4. 技術棧

實現分布式系統通常依賴于網絡協議、負載均衡算法等技術。而處理大數據則需要數據倉庫、數據湖、ETL工具等技術支持。分布式數據庫如Cassandra和Hadoop生態系統中的HDFS也常用于大數據存儲和管理。

如何選擇？

在進行技術選型時，企業需要根據自身的需求來選擇合適的體系結構。如果企業面臨的是計算資源分布不均而導致的性能瓶頸，選擇分布式系統將是更好的選擇；而如果企業的數據量龐大并面臨數據分析需求，投資于大數據技術將極大有助于挖掘數據價值。

結論

綜上所述，分布式系統與大數據在定義、目標、數據處理方法及技術棧等方面均存在顯著差異。理解這些區別不僅能夠幫助技術從業者在工作中作出更合適的技術決策，同時也能幫助企業更有效地利用數據資源，推動業務的可持續發展。

感謝您閱讀完這篇文章，希望通過對分布式系統與大數據區別的深入分析，您能更清晰地了解這兩種技術，并能夠在不同行業和場景中靈活應用。

七、云數據庫和分布式數據庫的區別？

打個比方這二者就像磁盤陣列和云盤。 云數據庫和云盤一樣，是云提供商提供的一種SaaS。背后可能通過磁盤陣列或者其它分布式架構實現。用戶無需理會，即買即用。

分布式數據庫，則和磁盤陣列一樣，內部數據分散存儲在不同硬件實體，但對外仍是一個邏輯整體。 所以，云數據庫背后可能通過分布式數據庫實現。兩者沒有必然的聯系。

八、分布式數據庫和傳統數據庫的區別？

時代的發展，使得數據不斷增加。傳統的數據存儲方式遠遠滿足不了需求。想象一下，企業發展過程中，數據越來越多。以往，只能買個存儲空間更大的數據庫服務器，然后將原有的數據拷貝過去。但這只是一時的補救，并不能滿足未來的發展。

我們常常說區塊鏈是分布式數據庫，但在這前面要加上“特殊的”這三個字。因為區塊鏈與傳統的分布式數據庫還是有區別的。

分布式數據庫

分布式數據庫是將數據分割開來，存儲在不同的數據庫服務器中，數據多了就多用個服務器。當然，實際當中并不是這么簡單的，我們還要考慮服務器之間的鏈接，怎樣快速查找數據等等。

在分布式數據庫中，負責存儲的服務器節點只存儲一部分數據，節點之間是彼此信任的，這些節點組合成一個完整的數據庫。

區塊鏈——公有鏈

公有鏈運用了分布式存儲的技術，它提高了每個節點的權限，每個節點都是個獨立的個體。與傳統分布式數據庫最大的區別是：公有鏈的節點是彼此制約的。

公有鏈的節點他們各自就是一個完整的數據庫，可以存儲公有鏈上所有的區塊數據。由于各節點相互獨立，區塊鏈才被稱為一個去中心化的分布式數據庫。

公有鏈相對于傳統的分布式數據庫，有著明晰的優勢，由于數據確認需要一半以上的節點共識，使得數據具有不可篡改的特點，而且由于數據存在于多個節點，使得數據理論上是永遠不會丟失的。

然而，為了這些優勢，公有鏈存在一些短板。首先，由于每個模塊的生成需要多方確認，使得數據生成的效率降低。再一個，雖然區塊鏈采用加密技術來保障用戶隱私，然而，由于每個節點都能獲得完整的數據，數據是公開的，使得一旦用戶泄露了自己的地址，別人就能很容易地知曉其交易記錄。

另外，由于每個節點都能存儲所有的數據，造成了不必要的浪費，使得數據冗余。

區塊鏈的進化版——T-ABC聯盟鏈

聯盟鏈的特點是區塊鏈由聯盟中的成員進行管理。成員推選出1個或多個預選節點負責記賬，使得記賬由無數個節點限制到有限的節點，大大提高了效率，且保留了不可篡改的特點。而其用戶節點只有查詢和交易功能，并未存儲所有數據。用戶想要查詢記錄，不僅需要地址，還要有對應的私鑰，很好地保障用戶的隱私。

我們都知道數據在區塊鏈中是分為一個個區塊存儲的。T-ABC中的普通節點是沒有存儲所有區塊的，每個區塊都是從上億個節點中隨機抽取6個節點存儲。避免了數據的大量冗余。

有人會問，如果這6個節點都壞了，數據不就丟失了嗎？為此，每當一個節點損壞或斷網，整個系統會將其存儲的數據再隨機同步給其他節點，使得每個區塊在整個系統中都有6個節點記錄，使得數據不會丟失的。

T-ABC聯盟鏈通過由聯盟成員管理，限制普通節點查詢權限，普通節點不存儲完整數據。在分布式數據庫基礎上，優化了數據不可被篡改，讓數據更可信，賦予了節點更高的權限。

九、分布式和并行數據庫的區別？

（1） 應用目標不同。

并行數據庫系統的目標是充分發揮并行計算機的優勢，利用系統中的各個處理機結點并行完成數據庫任務，提高數據庫系統的整體性能。

分布式數據庫系統主要目的在于實現場地自治和數據的全局透明共享，而不要求利用網絡中的各個結點來提高系統處理性能。

（2） 實現方式不同。

在具體實現方法上，并行數據庫系統與分布式數據庫系統也有著較大的不同。

在并行數據庫系統中，為了充分利用各個結點的處理能力，各結點間可以采用高速網絡連接。

結點鍵的數據傳輸代價相對較低，當某些結點處于空閑狀態時，可以將工作負載過大的結點上的部分任務通過高速網傳送給空閑結點處理，從而實現系統的負載平衡。

但是在分布式數據庫系統中，為了適應應用的需要，滿足部門分布特點的需要，各結點間一般采用局域網或廣域網相連，網絡帶寬較低，顛倒點的通信開銷較大。

因此，在查詢處理時一般應盡量減少結點間的數據傳輸量。

（3） 各結點的地位不同。

在并行數據庫系統中，各結點是完全非獨立的，不存在全局應用和局部應用的概念，在數據處理中只能發揮協同作用，而不能有局部應用。

在分布式數據庫系統中，各結點除了能通過網絡協同完成全局事務外，各結點具有場地自治性，每個場地使獨立的數據庫系統。

每個場地有自己的數據庫、客戶、CPU等資源，運行自己的DBMS，執行局部應用，具有高度的自治性。

十、mpp架構與分布式架構區別？

MPP架構和分布式架構的區別在于服務器不同，數據不同。

首先，MPP架構是以處理能力為中心的，而分布式架構是以數據為中心的，前者將批量數據分發到不同的節點上，并在其中組織計算任務，而后者用一組容錯的節點復制，存儲和處理數據。此外，MPP架構傾向于使用巨型專用服務器，而分布式架構使用更多的小規模服務器。最后，MPP架構以大量的物理集線器和網絡技術為基礎，而分布式架構以網絡共享技術為基礎