nosql中最具扩展性的

在NoSQL数据库中，具有扩展性的通常是分布式数据库，因为它们可以分布在多个节点上，从而实现更好的可扩展性和容错性。以下是一些具有扩展性的NoSQL数据库：

Apache Cassandra：Cassandra是一个开源的分布式NoSQL数据库，它采用分布式环状数据结构来存储数据，并具有高度的可扩展性和容错性。它适用于需要处理大规模读写操作的应用程序，如社交网络、在线广告和电子商务等。

MongoDB：MongoDB是一个流行的文档数据库，它支持JSON文档存储和查询，并具有不错的可扩展性和容错性。它采用分片技术来实现水平扩展，可以适用于需要处理大量数据和高并发读写操作的应用程序，如Web应用、移动应用和游戏等。

Apache Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它可以处理大规模的数据集并具有非常高的可扩展性和容错性。它采用分布式文件系统（HDFS）来存储数据，适用于需要处理大规模数据集和进行复杂分析的应用程序，如大数据分析和云计算等。

需要注意的是，每个NoSQL数据库都有其优点和适用场景，具体的选择需要根据实际需求来确定。

neo4j最适合应用的场景

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Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。

Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的所有特性。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、企业级的数据库的所有好处

五分钟看懂大数据技术

大数据技术涉及：数据的采集、预处理、和分布式存储、以及数据仓库、机器学习、并行计算和可视化等方面。

对于大数据技术，应用广泛的是以hadoop和spark为核心的生态系统。hadoop提供一个稳定的共享存储和分析系统，存储由hdfs实现，分析由mapreduce实现，

1、hdfs：Hadoop分布式文件系统，运行与大型商用机集群

hdfs是gfs的开源实现，提供了在廉价服务器集群中进行大规模分布式文件存储的能力。

2、hbase：分布式的列存储数据库。hbase将hdfs作为底层存储，同时支持mapreduce的批量计算和点查询（随机读取）

hbase是一个建立在hdfs之上，面向列的nosql数据库。它可用于快速读写大量数据，是一个高可靠、高并发读写、高性能、面向列、可伸缩和易构建的分布式存储系统。hbase具有海量数据存储、快速随机访问和大量写操作等特点。

在kudu出现之前，hadoop生态环境的存储主要依赖hdfs和hbase。在追求高吞吐、批处理的场景中，使用hdfs,在追求低延时且随机读取的场景中，使用hbase,而kudu正好能兼容这两者。

3、批处理计算的基石：mapreduce

批处理计算主要解决大规模数据的批量处理问题，是日常数据分析中常见的一类数据处理需求。业界常用的大数据批处理框架有mapreduce\spark\tez\pig等。其中mapdeduce是比较有影响力和代表性的大数据批处理计算框架。它可以并发执行大规模数据处理任务，即用于大规模数据集（大于1tb）的并行计算。mapreduce的核心思想：将一个大数据集拆分成多个小数据集，然后在多台机器上并行处理。

4、hive:分布式数据仓库，管理hdfs中存储的数据，并提供基于sql的查询语言用于查询数据