大数据场景下的数据库有很多种，每种数据库根据其数据模型、查询语言、一致性模型和分布式架构等特性，都有其特定的使用场景。以下是一些常见的大数据数据库：

1. **NoSQL 数据库**：这类数据库通常用于处理大规模、非结构化的数据。它们通常提供简单的查询语言，并强调水平扩展和高可用性。例如：

   - **键值存储**：如 Redis，Amazon DynamoDB
   - **列式存储**：如 Apache Cassandra，HBase
   - **文档数据库**：如 MongoDB，CouchDB
   - **图数据库**：如 Neo4j，Amazon Neptune

2. **搜索引擎**：这类数据库通常用于全文搜索和日志数据分析。例如 Elasticsearch。

3. **时间序列数据库**：这类数据库通常用于存储和查询时间序列数据，例如物联网设备的数据。例如 InfluxDB，TimescaleDB。

4. **分布式 SQL 数据库**：这类数据库试图将 SQL 数据库的丰富功能与 NoSQL 数据库的水平扩展能力相结合。例如 Google Spanner，CockroachDB。

5. **大数据计算引擎**：虽然它们不是数据库，但这些系统通常用于在大规模数据上执行复杂的分析查询。例如 Apache Hadoop，Apache Spark。

6. **内存数据库**：这类数据库将所有数据都存储在内存中，以提供极高的读写速度。例如 MemSQL，SAP HANA。

请注意，这里列出的只是一些常见的大数据数据库和大数据处理系统，实际上还有很多其他类型的数据库，它们各有优势，适合不同的使用场景。

Hadoop和Spark有什么区别？

Apache Hadoop 和 Apache Spark 都是大数据处理框架，但它们在设计理念、处理速度、易用性、数据处理方式等方面有一些重要的区别：

1. **设计理念**：
   - Hadoop 是一个分布式数据存储和计算框架，主要由 Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce 两部分组成。HDFS 提供分布式数据存储，MapReduce 提供分布式数据处理。
   - Spark 是一个分布式数据处理框架，设计目标是提供一个快速、通用和易用的大数据计算平台。Spark 不包含自己的文件系统，通常与 HDFS 或其他存储系统（如 Amazon S3）一起使用。

2. **处理速度**：
   - Hadoop 的 MapReduce 在处理大数据时，每个阶段的输出都需要写入磁盘，这会增加 I/O 开销，降低处理速度。
   - Spark 利用内存计算，可以将中间处理数据缓存在内存中，避免频繁的磁盘 I/O，因此通常比 Hadoop 快很多。

3. **易用性**：
   - Hadoop 的 MapReduce 需要用户自己编写 Map 和 Reduce 函数，对于复杂的数据处理任务，编程难度较大。
   - Spark 提供了丰富的高级 API（如 DataFrame 和 Dataset），并支持 Scala、Java、Python 和 R 语言，使得数据处理任务的编程更加简单。

4. **数据处理方式**：
   - Hadoop 的 MapReduce 只支持批处理，适合大规模、非实时的数据处理任务。
   - Spark 不仅支持批处理，还支持流处理（Spark Streaming）、交互式查询（Spark SQL）、机器学习（MLlib）和图计算（GraphX），更加灵活和通用。

5. **容错性**：
   - Hadoop 和 Spark 都支持数据和计算的分布式，具有良好的容错性。但由于 Spark 的内存计算特性，如果节点失败，可能需要从头开始重新计算，而 Hadoop 的 MapReduce 由于每个阶段的结果都保存在磁盘中，因此可能更能容忍节点失败。

总的来说，Hadoop 和 Spark 各有优势，适合不同的使用场景。在选择时，需要根据你的具体需求和环境来决定。

如果只从性能上来说，Hadoop比Spark要快很多吗？

实际上，从性能角度看，Apache Spark 通常比 Apache Hadoop MapReduce 要快很多。这主要是因为 Spark 的设计允许它在内存中执行计算，而 Hadoop MapReduce 在每个阶段都需要将数据写入磁盘，这会导致大量的 I/O 开销。

Spark 的 "Resilient Distributed Datasets" (RDD) 抽象允许它在集群的节点间透明地缓存数据，这对于需要多次迭代的数据分析算法（例如机器学习算法）特别有用，因为这些算法可以在内存中多次读取同一数据，而无需每次都从磁盘加载。

然而，这并不是说 Spark 在所有情况下都比 Hadoop 快。例如，对于非常大的数据集，如果超过了 Spark 可以缓存的内存大小，Spark 可能需要频繁地将数据换出到磁盘，这会降低其性能。在这种情况下，Hadoop MapReduce 的性能可能会更好，因为它的设计更适合处理大规模的磁盘数据。

总的来说，Spark 和 Hadoop 的性能会根据具体的工作负载和数据集大小有所不同，但在大多数情况下，Spark 由于其内存计算的优势，通常会提供更高的性能。

那么hadoop完全没有使用的场景了吗？在同样的场景下spark能够完成的更好，不是么？

虽然 Apache Spark 在许多情况下可能提供更高的性能和更大的灵活性，但这并不意味着 Apache Hadoop 没有存在的价值或者在所有场景下 Spark 都能做得更好。以下是一些 Hadoop 仍然具有优势的情况：

1. **大规模数据处理**：当处理的数据集非常大，超过了可用内存的大小时，Hadoop MapReduce 的磁盘 I/O 模型可能会比 Spark 提供更好的性能。这是因为 Spark 需要将数据集加载到内存中以实现高速处理，如果数据集太大，Spark 就需要频繁地将数据换出到磁盘，这会降低其性能。

2. **成本**：Hadoop 通常在廉价的硬件上运行得很好，而 Spark 由于其对内存的高需求，可能需要更高配置（因此更昂贵）的硬件。

3. **成熟的生态系统**：Hadoop 已经存在了很长时间，拥有成熟的生态系统。许多工具（如 Hive、Pig 等）都是基于 Hadoop 构建的。这些工具已经在许多生产环境中得到了广泛的测试和使用，因此在某些情况下可能比 Spark 更稳定和可靠。

4. **数据存储**：Hadoop 的分布式文件系统（HDFS）是一个优秀的大规模数据存储解决方案。虽然 Spark 可以与 HDFS 配合使用，但 Spark 本身并不包含文件系统。

因此，虽然 Spark 在许多场景下可能是更好的选择，但在某些情况下，Hadoop 可能仍然是更好的选择。在决定使用哪种工具时，需要考虑你的具体需求，例如数据集的大小、处理速度的需求、可用硬件的配置、预算等因素。