NoSQL是什么意思

什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫？從名稱“非SQL”或“非關(guān)系型”衍生而來，這些數(shù)據(jù)庫不使用類似SQL的查詢語言，通常稱為結(jié)構(gòu)化存儲。這些數(shù)據(jù)庫自1960年就已經(jīng)存在，但是直到現(xiàn)在一些大公司（例如Google和Facebook）開始使用它們時，這些數(shù)據(jù)庫才流行起來。該數(shù)據(jù)庫最明顯的優(yōu)勢是擺脫了一組固定的列、連接和類似SQL的查詢語言的限制。有時，NoSQL這個名稱也可能表示“不僅僅SQL”，來確保它們可能支持SQL。 NoSQL數(shù)據(jù)庫使用諸如鍵值、寬列、圖形或文檔之類的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并且可以如JSON之類的不同格式存儲。

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一、NoSQL數(shù)據(jù)庫簡介

Web1.0的時代，數(shù)據(jù)訪問量很有限，用一夫當(dāng)關(guān)的高性能的單點服務(wù)器可以解決大部分問題。

隨著Web2.0的時代的到來，用戶訪問量大幅度提升，同時產(chǎn)生了大量的用戶數(shù)據(jù)。加上后來的智能移動設(shè)備的普及，所有的互聯(lián)網(wǎng)平臺都面臨了巨大的性能挑戰(zhàn)。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫。

NoSQL 不依賴業(yè)務(wù)邏輯方式存儲，而以簡單的key-value模式存儲。因此大大的增加了數(shù)據(jù)庫的擴展能力。

Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式數(shù)據(jù)庫 列式數(shù)據(jù)庫 Hbase Hbase

HBase是Hadoop項目中的數(shù)據(jù)庫。它用于需要對大量的數(shù)據(jù)進行隨機、實時的讀寫操作的場景中。

HBase的目標(biāo)就是處理數(shù)據(jù)量非常龐大的表，可以用普通的計算機處理超過10億行數(shù)據(jù)，還可處理有數(shù)百萬列元素的數(shù)據(jù)表。

Cassandra Cassandra

Apache Cassandra是一款免費的開源NoSQL數(shù)據(jù)庫，其設(shè)計目的在于管理由大量商用服務(wù)器構(gòu)建起來的龐大集群上的海量數(shù)據(jù)集(數(shù)據(jù)量通常達(dá)到PB級別)。在眾多顯著特性當(dāng)中，Cassandra最為卓越的長處是對寫入及讀取操作進行規(guī)模調(diào)整，而且其不強調(diào)主集群的設(shè)計思路能夠以相對直觀的方式簡化各集群的創(chuàng)建與擴展流程。

主要應(yīng)用：社會關(guān)系，公共交通網(wǎng)絡(luò)，地圖及網(wǎng)絡(luò)拓譜(n*(n-1)/2)

做大數(shù)據(jù)分析一般用什么工具呢？

Java ：只要了解一些基礎(chǔ)即可，做大數(shù)據(jù)不需要很深的Java 技術(shù)，學(xué)java SE 就相當(dāng)于有學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)。基礎(chǔ)

Linux：因為大數(shù)據(jù)相關(guān)軟件都是在Linux上運行的，所以Linux要學(xué)習(xí)的扎實一些，學(xué)好Linux對你快速掌握大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數(shù)據(jù)軟件的運行環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境配置，能少踩很多坑，學(xué)會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數(shù)據(jù)集群。還能讓你對以后新出的大數(shù)據(jù)技術(shù)學(xué)習(xí)起來更快。

好說完基礎(chǔ)了，再說說還需要學(xué)習(xí)哪些大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以按我寫的順序?qū)W下去。

Hadoop：這是現(xiàn)在流行的大數(shù)據(jù)處理平臺幾乎已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)的代名詞，所以這個是必學(xué)的。Hadoop里面包括幾個組件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存儲數(shù)據(jù)的地方就像我們電腦的硬盤一樣文件都存儲在這個上面，MapReduce是對數(shù)據(jù)進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數(shù)據(jù)只要給它時間它就能把數(shù)據(jù)跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數(shù)據(jù)的批處理。

記住學(xué)到這里可以作為你學(xué)大數(shù)據(jù)的一個節(jié)點。

Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以后的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協(xié)作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟件對它有依賴，對于我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學(xué)習(xí)完大數(shù)據(jù)的處理了，接下來學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)小數(shù)據(jù)的處理工具mysql數(shù)據(jù)庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什么層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的權(quán)限，修改root的密碼，創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫。這里主要的是學(xué)習(xí)SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用于把Mysql里的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Hadoop里的。當(dāng)然你也可以不用這個，直接把Mysql數(shù)據(jù)表導(dǎo)出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當(dāng)然生產(chǎn)環(huán)境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對于會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數(shù)據(jù)變的很簡單，不會再費勁的編寫MapReduce程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie：既然學(xué)會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapReduce、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執(zhí)行正確，出錯了給你發(fā)報警并能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務(wù)的依賴關(guān)系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態(tài)體系中的NOSQL數(shù)據(jù)庫，他的數(shù)據(jù)是按照key和value的形式存儲的并且key是唯一的，所以它能用來做數(shù)據(jù)的排重，它與MYSQL相比能存儲的數(shù)據(jù)量大很多。所以他常被用于大數(shù)據(jù)處理完成之后的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數(shù)據(jù)多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協(xié)作的其它同學(xué)不會叫起來，你干嗎給我這么多的數(shù)據(jù)(比如好幾百G的文件)我怎么處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數(shù)據(jù)的，你可以跟他講我把數(shù)據(jù)放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優(yōu)化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當(dāng)然我們也可以利用這個工具來做線上實時數(shù)據(jù)的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數(shù)據(jù)進行簡單處理，并寫到各種數(shù)據(jù)接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基于MapReduce處理數(shù)據(jù)速度上的缺點，它的特點是把數(shù)據(jù)裝載到內(nèi)存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬盤。特別適合做迭代運算，所以算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

數(shù)據(jù)處理與分析的步驟是怎么樣

數(shù)據(jù)處理與分析分為五步：

第一步：確定客戶的數(shù)據(jù)需求

比較典型的場景是我們需要針對企業(yè)的數(shù)據(jù)進行分析，比如公司通常會有銷售數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)、運營數(shù)據(jù)、產(chǎn)品生產(chǎn)數(shù)據(jù)……需要從這些數(shù)據(jù)里獲得哪些有用的信息，對策略的制定進行指導(dǎo)呢？又比如需要做的是一份市場調(diào)研或者行業(yè)分析，那么需要知道獲得關(guān)于這個行業(yè)的哪些信息。

第二步：根據(jù)客戶需求進行數(shù)據(jù)采集

采集來自網(wǎng)絡(luò)爬蟲、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、本地數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、人工錄入五個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，為客戶提供定制化數(shù)據(jù)采集。目的是根據(jù)客戶的需求，定制數(shù)據(jù)采集，構(gòu)建單一數(shù)據(jù)源。

第三步：數(shù)據(jù)預(yù)處理

現(xiàn)實世界中數(shù)據(jù)大體上都是不完整，不一致的臟數(shù)據(jù)，無法直接進行數(shù)據(jù)分析，或分析結(jié)果差強人意。數(shù)據(jù)預(yù)處理有多種方法：數(shù)據(jù)清理，數(shù)據(jù)集成，數(shù)據(jù)變換，數(shù)據(jù)歸約等。把這些影響分析的數(shù)據(jù)處理好，才能獲得更加精確地分析結(jié)果。

第四步：數(shù)據(jù)分析與建模

數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析，提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。這一過程也是質(zhì)量管理體系的支持過程。在實用中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當(dāng)行動。

數(shù)據(jù)模型是對信息系統(tǒng)中客觀事物及其聯(lián)系的數(shù)據(jù)描述，它是復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系之間的一個整體邏輯結(jié)構(gòu)圖。數(shù)據(jù)模型不但提供了整個組織藉以收集數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，它還與組織中其他模型一起，精確恰當(dāng)?shù)赜涗洏I(yè)務(wù)需求，并支持信息系統(tǒng)不斷地發(fā)展和完善，以滿足不斷變化的業(yè)務(wù)需求。

第五步：數(shù)據(jù)可視化及數(shù)據(jù)報告的撰寫

分析結(jié)果最直接的結(jié)果是統(tǒng)計量的描述和統(tǒng)計量的展示。數(shù)據(jù)分析報告不僅是分析結(jié)果的直接呈現(xiàn)，還是對相關(guān)情況的一個全面的認(rèn)識。

clickhouse可以替代hadoop嘛

clickhouse不可以替代hadoop。

Hadoop生態(tài)圈的技術(shù)繁多，HDFS一直用來保存底層數(shù)據(jù)，地位牢固。

Hbase作為一款Nosql也是Hadoop生態(tài)圈的核心組件，它海量的存儲能力，優(yōu)秀的隨機讀寫能力，能夠處理一些HDFS不足的地方。

Apache Kudu是Cloudera Manager公司16年發(fā)布的新型分布式存儲系統(tǒng)，結(jié)合CDH和Impala使用可以同時解決隨機讀寫和sql化數(shù)據(jù)分析的問題。分別彌補HDFS靜態(tài)存儲和Hbase Nosql的不足。

Clickhouse是一個用于聯(lián)機分析(OLAP)的列式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(DBMS)，能夠使用SQL查詢實時生成分析數(shù)據(jù)報告。它同樣擁有優(yōu)秀的數(shù)據(jù)存儲能力。

哪個NOSQL更適合分析日志

數(shù)據(jù)庫日志記錄是高可用的數(shù)據(jù)庫解決方案設(shè)計的重要部分，它可以從故障中恢復(fù)過來，同步主數(shù)據(jù)庫和輔助數(shù)據(jù)庫都需要用到數(shù)據(jù)庫日志。

所有數(shù)據(jù)庫都有相關(guān)的日志，這些日志保存了有關(guān)數(shù)據(jù)庫更改的記錄。

如果需要將數(shù)據(jù)庫復(fù)原到上一完整、脫機備份之前的一個點，那么需要日志才能將數(shù)據(jù)前滾至故障點。

當(dāng)前題目：nosql分析數(shù)據(jù)報告,nosql數(shù)據(jù)庫的六大特征
網(wǎng)站路徑：http://chinadenli.net/article10/dsgcido.html

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