大数据数据库选型 女儿要去华为工作，数据库、大数据、分布式存储三个部门选一，哪一个发展前景比较好？
女儿要去华为工作，数据库、大数据、分布式存储三个部门选一，哪一个发展前景比较好？
看来你家里只有很多博客，所以你不必问这么优秀的孩子他们想去哪里
数据库开发工程和大数据开发并不是严格意义上的转行。从技术层面看，大数据的发展需要更深层次的技术基础和更广阔的架构理念，这比职业生涯的改变更能为自己的职业生涯腾飞。
1. 从技术上学习非关系型数据库的使用，了解非关系型数据库的存储、查询和应用场景
2。掌握与主流大数据相关的技术架构和主流数据库技术，如Hadoop、spark、hive、HDFS、HBase等。关键是需要一个机会和平台，而大数据量并不是一个普通的MIS系统或软件所能做到的，如果你想升级到大数据开发，你需要找到一个匹配的平台，那就是就业机会。只有经过大量实践，才能说自己进行了大数据开发。
数据库开发工程师转行大数据开发可以吗？
主要有四个缺点：1。无法存储数据结构
2。按行存储，即使只操作一列，也需要将整行读入内存
3。表结构扩展不方便，模式固定
4。对全文搜索功能的支持较弱
针对以上四个缺点，提供了不同的数据库来解决。
1. K-V存储不能存储数据结构
以redis为例，值可以是数据结构，如字符串、哈希、列表、集合、sortedset、位图等。列存储可以解决在操作HBase
3表示的列
时，将整行读入内存导致的高IO问题。文档存储可以解决mongodb
4表示的表结构扩展不方便的问题。全文搜索引擎解决了全文搜索功能的问题
以elasticsearch为例
以上解决方案虽然解决了关系数据库的不足，但不能很好的支持acid功能。在某些场景下，关系数据库是一个很好的选择，因此这些数据库只是关系数据库的一个很好的补充，不能替代关系数据库。
现在newsql也是大数据时代的一个发展趋势，即可以支持事务，具有良好的可扩展性来支持大数据。以oceanbase、tidb和扳手/F1为例。
国庆节当天，中国蚂蚁金融自主研发的金融级分布式关系数据库oceanbase在被称为“数据库世界杯”的TPC-C基准测试中，打破了美国甲骨文公司9年来的世界纪录，成为第一个登上榜首的中文数据库产品。
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