NoSQL詳解：如何找到對的技術(shù)

NoSQL，泛指非關(guān)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(yīng)用難題。

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雖然關(guān)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(guān)系型數(shù)據(jù)庫NoSQL技術(shù)已經(jīng)成為今天發(fā)展最快的數(shù)據(jù)庫技術(shù)。

NoSQL詳解：如何找到對的技術(shù)

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(jì)九十年代，意思是NoSQL(沒有SQL語言)，后來隨著時間和技術(shù)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(guān)系型、分布式、開源和橫向擴展等優(yōu)勢，被認(rèn)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(yīng)用場景

鍵值數(shù)據(jù)庫：當(dāng)數(shù)據(jù)以鍵的形式訪問時，比如通過國際標(biāo)準(zhǔn)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(jié)構(gòu)。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(jié)構(gòu)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(jìn)行查詢，但鍵值數(shù)據(jù)庫只能通過它的鍵進(jìn)行查詢。

【軟件架構(gòu)篇】互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)模板

架構(gòu)圖如下圖所示。這張圖基本涵蓋了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)公司的大部分技術(shù)點，不同公司只是在具體的技術(shù)實現(xiàn)上稍有差異，但不會跳出這個框架的范疇。

SQL： 常用的有mysql，用于存儲業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展初期，各個業(yè)務(wù)一般都會獨立運營mysql集群，但隨著業(yè)務(wù)越來越多，mysql集群規(guī)模越來越大，那就有必要做成SQL平臺。

NoSQL: 翻譯為Not Only SQL，作為mysql的一種補充。Nosql一般本身就提供集群，且使用起來很方便，公司業(yè)務(wù)發(fā)展初期沒有必要。一般Nosql集群的數(shù)量越來越多，那就有必要做成Nosql平臺。

小文件： 互聯(lián)網(wǎng)中有很多小文件，比如商品圖片，F(xiàn)acebook的圖片。這類小文件具有數(shù)據(jù)小、數(shù)量巨大、訪問大的特點。如果每個業(yè)務(wù)都去考慮小文件存儲的話，就會出現(xiàn)重復(fù)造輪子現(xiàn)象，那就有必要做成小文件平臺了。

大文件： 互聯(lián)網(wǎng)的大文件主要分為兩類：一類是業(yè)務(wù)上的大數(shù)據(jù)，例如Youtube的視頻、電影網(wǎng)站的電影；另一類是海量的日志數(shù)據(jù)，例如各種訪問日志。實力雄厚的一些大公司會基于開源方案做成大數(shù)據(jù)平臺。

開發(fā)框架： 比如常見的Spring框架。

Web服務(wù)器： 常見的有tomcat、jetty等。

容器： Docker可以極大降低運維成本，以及在實現(xiàn)動態(tài)擴容上非常方便。

配置中心： 故名思義，配置中心就是集中管理各個系統(tǒng)的配置。

服務(wù)中心： 解決跨系統(tǒng)依賴的配置和調(diào)度問題。比如有10個系統(tǒng)依賴A系統(tǒng)的x接口，此時A系統(tǒng)實現(xiàn)了一個y接口可以更好地支持x接口，那么如果直接更新10個系統(tǒng)依賴的配置將會很麻煩。

消息隊列： 支持系統(tǒng)解耦。

負(fù)載均衡： 充當(dāng)任務(wù)分配器的職責(zé)。

CDN： 可以對一些常用文件進(jìn)行就近緩存，來提高訪問速度。

多機房： 多機房的主要目的是備災(zāi)，當(dāng)機房故障時可以快速地將業(yè)務(wù)切換到另外一個機房，這種切換操作允許一定時間的中斷，比如10分鐘，1個小時。

多中心： 多中心的要求就更高了，要求同時對外提供服務(wù)，且業(yè)務(wù)能夠自動在多中心之間切換，故障后不需人工干預(yù)或者很少的人工干預(yù)就能自動恢復(fù)。

用戶管理： 對各個系統(tǒng)的用戶進(jìn)行統(tǒng)一管理。

消息推送： 根據(jù)不同途徑分為短信、郵件、站內(nèi)信、App推送。

存儲云： 實現(xiàn)是CDN+小文件存儲。

圖片云： 實現(xiàn)也是CDN+小文件存儲。為何不與存儲云統(tǒng)一一套系統(tǒng)呢？這是因為圖片業(yè)務(wù)的復(fù)雜性導(dǎo)致的。圖片涉及的業(yè)務(wù)會更多，包括裁剪、壓縮、美化、審核、水印等。

業(yè)務(wù)千差萬別，各個互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)面對的主要問題是復(fù)雜度越來越高。此時就要用到拆和合的技術(shù)。拆即將一個大系統(tǒng)拆分為多個子系統(tǒng)，降低復(fù)雜度。當(dāng)子系統(tǒng)越來越多，有可能就需要采用合的技術(shù)。

測試平臺的核心目的是提升測試效率。

運維平臺的核心職責(zé)分為四大塊：配置、部署、監(jiān)控、應(yīng)急。

數(shù)據(jù)平臺的核心職責(zé)主要包含三部分：數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)應(yīng)用。

管理平臺的核心職責(zé)就是權(quán)限管理。

大數(shù)據(jù)如何入門

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

大數(shù)據(jù)

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。

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(jìn)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。

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M(jìn)apReduce、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(jìn)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(jìn)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。

redis是什么類型的nosql數(shù)據(jù)庫

內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，也叫緩存，可以存儲訪問頻次很高的數(shù)據(jù)

redis是一個nosql(not only sql不僅僅只有sql)數(shù)據(jù)庫，翻譯成中文叫做非關(guān)系型型數(shù)據(jù)庫

請翻譯下以下句子，重謝啊。 給企業(yè)寫的，所以盡量符合下語氣

私は大學(xué)に入って以來、かなり強い「手を動かす」実踐力を持っておりました。新しい物事への呑み込みが早く、柔軟性に富んでいると思います。NEC研究所で実習(xí)している間、新興テクノロジーNoSQLのシステムプラットフォームについて研究しておりました。短い1ヶ月の間、真面目に學(xué)んだり仕事に勵（はけ）んだりしただけでなく、任務(wù)もうまく果たせたと思います。

　そして、大學(xué)學(xué)生會に入って、先輩たちといっしょに學(xué)校サイトの機能開発をしていたので、內(nèi)部システム開発とデザインの経験を持っております。その後、システムマネジメントを2年間しておりました。學(xué)校のサーバーの安全管理をしていたので、セキュリティーについても経験を積んでおります。

手工翻譯！請參考！

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