如何玩轉(zhuǎn)NoSQL數(shù)據(jù)庫

何玩轉(zhuǎn) NoSQL數(shù)據(jù)庫作者：IT專家中國 Weather公司CIO Bryson Koehler整理MongoDBRiakCassandra等NoSQL數(shù)據(jù)庫特性指其重要特性NoSQL限制住 Weather公司致力于氣報告氣預報業(yè)務其并缺乏數(shù)據(jù)缺乏數(shù)據(jù)管理工具需要三種同NoSQL數(shù)據(jù)庫 近我向Weather 公司CIO Bryson Koehler提疑問除公司CIO,Bryson Koehler其業(yè)務單元孵化者,包括Weather ChannelWeatherFXWeather UndergroundIntellicast等Weather公司每獲取處理著約二0萬億字節(jié)數(shù)據(jù)外提供前全球氣狀況并航空公司緊中國服務貨運商公用事業(yè)保險及線氣中國站氣應用程序用戶提供氣預報服務每需求增加數(shù)十億氣數(shù)據(jù)請求并且預期響應間要一0毫秒左右 RiakWeather 公司臺NoSQL數(shù)據(jù)庫服務于公司事務性存儲公用中國絡(SUN)數(shù)據(jù)獲取平臺運行亞馬遜中國絡服務(AWS)用區(qū)域并每一5頻率捕獲超二0億氣象數(shù)據(jù)信息所Riak具明確處理規(guī)模該公司使用Cassandra及新近添加MongoDB數(shù)據(jù)庫Weather中國 IOSAndroid移應用程序服務 Weather 公司使用同產(chǎn)品Koehler解釋說同工具同優(yōu)勢 Cassandra服務于Weather 公司及全球消費者使用第三氣應用API數(shù)據(jù)：我數(shù)據(jù)發(fā)平臺每秒處理數(shù)十萬事務我發(fā)現(xiàn)Cassandra用于全球發(fā)數(shù)據(jù)棒解決案并且[數(shù)據(jù)庫]讀取面體現(xiàn)高用性 本質(zhì)全球各消費者所使用數(shù)據(jù)服務包括Weather 公司第三氣應用程序 MongoDB提供Weather中國中國站移應用程序間層緩存功能：離我核API我沒全部Weather中國內(nèi)容所MongoDB容器發(fā)站W(wǎng)eather中國及AndroidiOS移應用程序服務Mongo處些處基于其內(nèi)建JSON格式及靈性 Riak用于消費氣象數(shù)據(jù)觀測包括自世界各圖片視頻等：我喜Riak其優(yōu)秀數(shù)據(jù)攝取能力且種全球布式式實現(xiàn)于全球布式平臺獲取數(shù)據(jù)入站式數(shù)據(jù)庫真靠選擇 我曾聽說DatastaxBashoCouchbase高管貶低MongoDB擴展性MongoDB指向規(guī)模部署Facebook超二00萬臺移設備應用程序提供支持eHarmony公司MongDB每處理著數(shù)十億潛比賽預約據(jù)Koehle所述MongoDBWeather中國Weather中國移應用程序處理著每十億交易毫疑問通配置部署Mongo處理批量交易數(shù)據(jù) 盡管Koehler承認樂于看MongoDB繼續(xù)使全球集群位置[功能]更加縫化且易于使用 些屬于全球性布式集群復制負載平衡CassandraRiak眾所周知功能 規(guī)模討論角度看少公司達Weather公司經(jīng)營規(guī)模易于發(fā)架構靈性JSON數(shù)據(jù)處理使MongoDB世界流行NoSQL數(shù)據(jù)庫微軟IBM都進行MongoDB模仿微軟Azure DocumentDBIBM CloudantCassandraRiak Weather公司三NoSQL標準降低至兩程鞏固Koehler說公司沒準備做 由于我構造由許同數(shù)據(jù)解決案組中國狀結構我目前環(huán)境已于復雜說我希望給團隊些自由空間讓我解所選擇利弊看些整合 候遷移件難事關于NoSQL數(shù)據(jù)庫重要事情困其 Koehler說架構編碼確數(shù)據(jù)庫遷移另并難隨著模式自由及數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)存技術發(fā)展論前者key-value存儲或其形式轉(zhuǎn)儲數(shù)據(jù)都十容易 特定產(chǎn)品進程自定義編碼復雜存儲程已經(jīng)復返Koehler說關于結構化編碼確需要考慮?做避免特殊供應商提供工具功能能讓身陷其舉亞馬遜中國絡服務(AWS)消息服務例 必讓服務云運行解釋說部署自RabbitMQ環(huán)境陷于其所原先部署AWS 應用程序轉(zhuǎn)部署谷歌計算云服務論數(shù)據(jù)平臺存儲環(huán)境或云計算環(huán)境都要別讓自局限僅由供應商提供范圍空間內(nèi) 轉(zhuǎn)

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NoSQL詳解：如何找到對的技術

NoSQL，泛指非關系型的數(shù)據(jù)庫。NoSQL數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重數(shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應用難題。

雖然關系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)RDBMS在安裝和使用上仍然占有主要地位，但毋庸置疑，非關系型數(shù)據(jù)庫NoSQL技術已經(jīng)成為今天發(fā)展最快的數(shù)據(jù)庫技術。

NoSQL詳解：如何找到對的技術

NoSQL是對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的總稱，在某種程度上，它的性能和用途可能完全不同。NoSQL一詞最早產(chǎn)生于上世紀九十年代，意思是NoSQL(沒有SQL語言)，后來隨著時間和技術的發(fā)展，SQL界面仍然作為處理數(shù)據(jù)的方式存在，所以NoSQL又有了新的詮釋，即NotOnlySQL(不只是SQL語言)。今天，NoSQL數(shù)據(jù)庫憑借著其非關系型、分布式、開源和橫向擴展等優(yōu)勢，被認為是下一代數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。

四種主要的NoSQL數(shù)據(jù)庫和它們主要的應用場景

鍵值數(shù)據(jù)庫：當數(shù)據(jù)以鍵的形式訪問時，比如通過國際標準書號ISBN找一本書，鍵值數(shù)據(jù)庫是最理想的。在這里，ISBN是鍵，書籍的其他信息就是值。必須知道鍵才能查詢，不過值是一堆無意義的數(shù)據(jù)，讀取之后必須經(jīng)過翻譯。

文檔存儲數(shù)據(jù)庫：該數(shù)據(jù)庫以文檔的形式管理和存儲數(shù)據(jù)。有點類似于鍵值數(shù)據(jù)庫，但文檔數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)有結構。與鍵值數(shù)據(jù)庫中值是一堆無意義的數(shù)據(jù)不同，文檔數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)以文檔的結構被描述，典型的是JavaScriptObjectNotation(JSON)或XML.文檔存儲數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)可以通過定義的任何模式進行查詢，但鍵值數(shù)據(jù)庫只能通過它的鍵進行查詢。

你覺得數(shù)據(jù)庫這個課怎么樣？

普通。就是學習數(shù)據(jù)庫的操作而已。讀取,編輯,刪除這三種操作邏輯。只要記憶力好,把那幾種命令語句背下來,基本的操作就沒問題。這對今后的其他課程尤其是編程是有幫助的,因為有些軟件會設計到數(shù)據(jù)庫的讀寫操作。尤其是一些網(wǎng)站,肯定會連接數(shù)據(jù)庫。不會數(shù)據(jù)庫操作,就沒辦法制作動態(tài)網(wǎng)站。

哪里有免費的redis從入門到精通

尚硅谷Redis視頻（最常用的NoSQL數(shù)據(jù)庫技術，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)Java工程師必備）

Redis是一個key-value存儲系統(tǒng)，是當下互聯(lián)網(wǎng)公司最常用的NoSQL數(shù)據(jù)庫之一，是進入互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的Java開發(fā)工程師必備技術。

在本課程中，你將了解Redis是什么、能干什么、如何用，了解NoSQL的使用場景和概念，快速掌握Redis的安裝配置、五大數(shù)據(jù)類型、常用操作命令、Redis持久化、主從復制、事務控制以及用Jedis操作進行Java開發(fā)等知識。

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大數(shù)據(jù)專業(yè)的核心課程是什么？

1、大數(shù)據(jù)專業(yè)，一般是指大數(shù)據(jù)采集與管理專業(yè)；

2、課程設置，大數(shù)據(jù)專業(yè)將從大數(shù)據(jù)應用的三個主要層面（即數(shù)據(jù)管理、系統(tǒng)開發(fā)、海量數(shù)據(jù)分析與挖掘）系統(tǒng)地幫助企業(yè)掌握大數(shù)據(jù)應用中的各種典型問題的解決辦法，包括實現(xiàn)和分析協(xié)同過濾算法、運行和學習分類算法、分布式Hadoop集群的搭建和基準測試、分布式Hbase集群的搭建和基準測試、實現(xiàn)一個基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并實現(xiàn)一個的數(shù)據(jù)操作等等，實際提升企業(yè)解決實際問題的能力。

3、核心技術，

（1）大數(shù)據(jù)與Hadoop生態(tài)系統(tǒng)。詳細介紹分析分布式文件系統(tǒng)HDFS、集群文件系統(tǒng)ClusterFS和NoSQL Database技術的原理與應用；分布式計算框架Mapreduce、分布式數(shù)據(jù)庫HBase、分布式數(shù)據(jù)倉庫Hive。

（2）關系型數(shù)據(jù)庫技術。詳細介紹關系型數(shù)據(jù)庫的原理，掌握典型企業(yè)級數(shù)據(jù)庫的構建、管理、開發(fā)及應用。

（3）分布式數(shù)據(jù)處理。詳細介紹分析Map/Reduce計算模型和Hadoop Map/Reduce技術的原理與應用。

（4）海量數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘。詳細介紹數(shù)據(jù)挖掘技術、數(shù)據(jù)挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF數(shù)據(jù)挖掘算法–聚類算法；以及數(shù)據(jù)挖掘技術在行業(yè)中的具體應用。

（5）物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)。詳細介紹物聯(lián)網(wǎng)中的大數(shù)據(jù)應用、遙感圖像的自動解譯、時間序列數(shù)據(jù)的查詢、分析和挖掘。

（6）文件系統(tǒng)（HDFS）。詳細介紹HDFS部署，基于HDFS的高性能提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問。

（7）NoSQL。詳細介紹NoSQL非關系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的原理、架構及典型應用。

4、行業(yè)現(xiàn)狀，

今天，越來越多的行業(yè)對大數(shù)據(jù)應用持樂觀的態(tài)度，大數(shù)據(jù)或者相關數(shù)據(jù)分析解決方案的使用在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，比如百度、騰訊、淘寶、新浪等公司已經(jīng)成為標準。而像電信、金融、能源這些傳統(tǒng)行業(yè)，越來越多的用戶開始嘗試或者考慮怎么樣使用大數(shù)據(jù)解決方案，來提升自己的業(yè)務水平。

在“大數(shù)據(jù)”背景之下，精通“大數(shù)據(jù)”的專業(yè)人才將成為企業(yè)最重要的業(yè)務角色，“大數(shù)據(jù)”從業(yè)人員薪酬持續(xù)增長，人才缺口巨大。

學大數(shù)據(jù)，需要學什么課程嗎?兄弟請具體點。

IT時代逐漸開始向大數(shù)據(jù)DT時代邁進，很多企業(yè)和個人紛紛開始向大數(shù)據(jù)靠攏，希望在崗起步的道路上能占有一個屬于自己的數(shù)據(jù)空間，迎接以后更激烈的競爭環(huán)境。企業(yè)向大數(shù)據(jù)靠攏的方法就是招攬一些大數(shù)據(jù)方面的人才，而個人向大數(shù)據(jù)靠攏的方式就是去學習大數(shù)據(jù)。想學習大數(shù)據(jù)的人越來越多，但是，大數(shù)據(jù)到底學的課程是什么呢？大數(shù)據(jù)學習的知識點都有哪些呢？下面給大家好好普及一下，這樣學起來才會有的放矢。

首先我們要了解Java語言和Linux操作系統(tǒng)，這兩個是學習大數(shù)據(jù)的基礎，學習的順序不分前后。

Java ：只要了解一些基礎即可，做大數(shù)據(jù)不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當于有學習大數(shù)據(jù)。基礎

Linux：因為大數(shù)據(jù)相關軟件都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數(shù)據(jù)相關技術會有很大的幫助，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)絡環(huán)境配置，能少踩很多坑，學會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)技術學習起來更快。

好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大數(shù)據(jù)技術，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。

記住學到這里可以作為你學大數(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：我們學習完大數(shù)據(jù)的處理了，接下來學習學習小數(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，會配置簡單的權限，修改root的密碼，創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫。這里主要的是學習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)導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數(shù)據(jù)表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產(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的依賴關系。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。

網(wǎng)站標題：nosql數(shù)據(jù)庫技術課程,nosql數(shù)據(jù)庫入門與實踐pdf
當前鏈接：http://chinadenli.net/article47/dsecchj.html

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