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目前哪些NoSQL数据库应用广泛,各有什么特点
NoSQL数据库都具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下，同样表现优秀。这得益于它的无关系性，数据库的结构简单。一般MySQL使用 Query Cache，每次表的更新Cache就失效，是一种大粒度的Cache，在针对web0的交互频繁的应用，Cache性能不高。
常见的nosql数据库有Redis、Memcache、MongoDb。
主要应用： web应用，管理面向文档的数据或者类似的半结构化数据。优点：数据结构灵活，表结构可变，复杂性低。缺点：查询效率低，且缺乏统一的查询语言。Graph图形数据库 相关产品： Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB.主要应用： 复杂，互连接，低结构化的图结构场合， 专注构建关系图谱。
hbase的删除和关系数据库的删除有何不同
删除方式不同，在关系数据库中，我们通常通过DELETE语句将指定的记录从表中删除；而在HBase中，删除主要分为逻辑删除和物理删除。
简单来说，传统关系型数据库的修改与删除，可以快速通过主键、列或索引直接锁定到某一行或某些行，进行物理删除。而对于Hbase来说，受到hdfs文件系统的局限（hdfs文件系统不能修改，添加也很不方便），进行CRUD的操作就会变得相对复杂。
HBase操作则不存在复杂的表与表之间的关系，只有简单的插入、查询、删除、清空等，因为HBase在设计上就避免了复杂的表与表之间的关系，通常只采用单表的主键查询，所以它无法实现像关系数据库中那样的表与表之间的连接操作。存储模式。
Hbase作为Hadoop下的一个子项目，目前发展比较强大，和传统的关系型数据库oracle来比，两者各有优缺点，我们先看一个简单的表格。
大数据采集与存储的基本步骤有哪些?
1、数据存储 除了Hadoop中已广泛应用于数据存储的HDFS，常用的还有分布式、面向列的开源数据库Hbase，HBase是一种key/value系统，部署在HDFS上，与Hadoop一样，HBase的目标主要是依赖横向扩展，通过不断的增加廉价的商用服务器，增加计算和存储能力。
2、采：ETL采集、去重、脱敏、转换、关联、去除异常值 前后端将采集到的数据给到数据部门，数据部门通过ETL工具将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。
3、大数据处理流程如下：数据采集：收集各种数据来源的数据，包括传感器数据、日志文件、社交媒体数据、交易记录等。数据采集可以通过各种方式进行，如API接口、爬虫、传感器设备等。数据存储：将采集到的数据存储在适当的存储介质中，例如关系型数据库、分布式文件系统、数据仓库或云存储等。
4、步骤二：导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。
5、数据采集的流程一般包括以下几个步骤： 确定采集目标：找到需要采集的网站或数据源，并确定需要采集的具体数据内容。 设计采集规则：根据网页特性和采集需求，设计采集流程和规则。可以使用八爪鱼采集器的智能识别功能，或者手动设置采集规则。
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