nosql的三大基石

大数据技术原理与应用【第五讲】NoSQL数据库：5.4 NoSQL的三大基石

NoSQL的三大基石:cap,Base,最终一致性 5.4.1 cap理论(帽子理论): consistency:一致性availability:可用性partition tolerance:分区容忍性理想的目标是设计一个分布式文件系统,同时实现CAP三个性质,但证明不可能,只能三者取二. 1)牺牲一致性换取可用性的实例: 无法传播的情况发生时,若p2要求马上读副本v2(保证可用性),数据不一致(牺牲一致性): 若p2等到p1把数据传过来再读副本v2(保证一致性),已经过了一段时间(牺

NoSQL的三大基石（CAP、BASE和最终一致性）

CAP,BASE和最终一致性是NoSQL数据库存在的三大基石.而五分钟法则是内存数据存储了理论依据.这个是一切的源头. CAP C: Consistency 一致性 A: Availability 可用性(指的是快速获取数据) P: Tolerance of network Partition 分区容忍性(分布式) 10年前,Eric Brewer教授指出了著名的CAP理论,后来Seth Gilbert 和 Nancy lynch两人证明了CAP理论的正确性.CAP理论告诉我们,一个分布式系统不

NoSql的三大基石：CAP理论&BASE&最终一致性

关系型数据库的局限 NoSql出现在关系型数据库之后,主要是为了解决关系型数据库的短板,我们先来看看随着软件行业的发展,关系型数据库面临了哪些挑战: 1.高并发一个最典型的就是电商网站,例如双11,几亿大军的点击造成在某一时刻的并发量是很高的,传统的关系型数据库肯定已经是不堪重负了,如Oracle的Session数量推荐的才只有500. 2.高效率存储海量数据大数据时代,数据量已经不是用GB.TB来衡量了,而是EB.ZB了,面对这海量的数据,如何高效率的存储这些数据,关系型数据库无法解决这个

HTML的概念和三大基石以及标准文档结构

HTML的概念: 概念: HTML:超文本标记语言作用: 需要将java在后台根据用户请求处理的请求结果在浏览器中显示给用户. 在浏览器中数据需要使用友好的格式展示给用户. HTML是告诉浏览器接收到的数据使用什么样的数据组织形式进行显示使用: HTML的文档规范 HTML的标签---------------------------------------------------------------------------------------------------互联网

小课堂week16 编程范式巡礼第一季三大基石

编程范式巡礼第一季三大基石最近迷上了一些哲史类书籍,回望过去.放眼未来,往往沉浸在其思维之美中无法自拔.计算机编程是一门非常年轻的学科,沉淀不足也是年轻的一个侧面,在编程领域,有足够思想深度的作品并不多.这本书的作者老冒我觉得就是一个有深度的人.这周开始,给大家讲一下他的好书<冒号课堂>. 编程范式是什么? 在年底的各大媒体的展望中,我发现编程能力已经悄悄然占据了比较重要的位置,被认为是一种影响未来的能力.编程从宏观上讲就是操作计算机工作的方法,而从微观上讲是寻求一种机制,将指定的输入转换

1、html的concept（概念）和三大基石

概念: HMTL:超文本标记语言作用: HTML是告诉浏览器接收到的数据使用什么样的数据组织形式进行显示使用: HTML的规则 1.文件后缀名文件名.html 或者文件名.htm 2.注释  Ctirl Shift +/ 3.文档结构 <html> <head> <!-- 主要是配置:浏览器显示数据的配置信息

Web的三大基石

[HTML] 实现了Web页面. [URL] 1.url Uniform Resource Locator的缩写,称为统一资源定位符.通过URL可以访问到互联网上的一个资源.如:图片.视频.网页等.通过URL可以找到资源. 2.uri Uniform Resource Identifier的缩写,称为统一资源标识符. [HTTP协议] 1.概述 Hyper Text Transfer Protocol(超文本传输协议)的缩写. 2.作用保证传输的优先级保证传输的正确性保证传输效率 3.工作

nosql简述

1.NoSQL数据库概念 NoSQL数据库是非关系型数据库,主要是针对关系型数据库而言,它主要是用来解决半结构化数据和非机构化数据的存储问题. 2.为什么使用NoSQL数据库? (1)对数据库的高并发读写的需求关系型数据库能够应付每秒上万次的读请求,但是却没有办法应付每秒上万次的写请求,如果达到每秒上万次的写请求,磁盘的IO就无法承受这么大的压力了. (2)对海量数据的高效存储和访问的需求 NoSQL数据库可以处理超大量的数据,能够运行在便宜的PC集群上. (3)对数据库的高可用性和高可扩展性

NoSQL数据库

NoSQL数据库 1.NoSQL简介最初表示"反SQL"运动,用新型的非关系型数据库取代关系数据库:现在表示"Not only SQL"关系和非关系型数据库各有优缺点,彼此都无法互相取代. 通常,NoSQL数据库具有以下几个特点: (1)灵活的可扩展性 (2)灵活的数据模型 (3)与云计算近紧密融合 2.NoSQL兴起的原因 1.关系数据库已经无法满足Web2.0的需求.主要表现在以下几个方面: (1)无法满足海量数据的管理需求 (2)无法满足数据高并发的需求 (

大二暑假第三周总结--开始学习Hadoop基础（二）

简单学习NoSQL数据库理论知识 NoSQL数据库具有以下几个特点: 1.灵活的可扩展性(支持在多个节点上进行水平扩张) 2.灵活的数据模型(与关系数据库中严格的关系模型相反,显得较为松散) 3.与与计算机密融合(可以充分利用与计算机设施来降低或提高负载) NoSQL数据库的十大类型:文档数据库,图数据库,键值数据库,列族数据库 1.键值数据库二.列族数据库三.文档数据库四.图形数据库 NoSQL理论三大基石之CAP: CAP理论告诉我们,一个分布式系统不可能同时满足一致性,可用性,与分区

NoSQL数据库笔谈（转）

NoSQL数据库笔谈 databases , appdir , node , paper颜开 , v0.2 , 2010.2 序思想篇 CAP 最终一致性变体 BASE 其他 I/O的五分钟法则不要删除数据 RAM是硬盘,硬盘是磁带 Amdahl定律和Gustafson定律万兆以太网手段篇一致性哈希亚马逊的现状算法的选择 Quorum NRW Vector clock Virtual node gossip Gossip (State Transfer Model) Gossip

NoSQL数据库笔谈

NoSQL数据库笔谈 databases , appdir , node , paper颜开 , v0.2 , 2010.2 序思想篇 CAP 最终一致性变体 BASE 其他 I/O的五分钟法则不要删除数据 RAM是硬盘,硬盘是磁带 Amdahl定律和Gustafson定律万兆以太网手段篇一致性哈希亚马逊的现状算法的选择 Quorum NRW Vector clock Virtual node gossip Gossip (State Transfer Model) Gossip

NoSQL数据库兴起

前言近几年NoSQL数据库兴起,各种新的产品层出不穷,在此学习下NoSQL的基本理论,并认识下常见的NoSQL数据库. 一 NoSQL数据库兴起的原因随着大数据技术兴起和Web2.0时代的到来.传统关系型数据库已经无法满足当前的数据库需求了. 无法满足的需求主要有3点: 海量数据的存储与管理 (传统关系型数据库已经无法支撑) 大数据量下的并发性 (传统关系型数据库严格的事务机制导致了海量数据的操作会导致大范围的数据锁定,降低并发性) 高可用性,高扩展性(用户更关注是否功能可用.海量数据需要横

大数据技术原理与应用【第五讲】NoSQL数据库：5.1 NoSQL概论&5.2 NoSQL与关系数据库的比较

5.1 NoSQL概论最初:反SQL 概念演变,现在:Not only SQL 特点: 1.灵活的可扩展性所以支持海量数据存储 2.灵活的数据模型例如:HBase 3.和云计算的紧密结合 (一)nosql兴起原因: 1.关系性数据库无法满足web2.0的需求; 传统的关系数据库优点: 1.非常完备的关系理论基础 2.具有事务机制的支持 3.高效的查询优化机制传统的关系数据库性能上的缺陷: 1.无法满足海量数据的管理需求: 互联网时代,数据产生速度非常快,那么庞大的数据如果还是按照传统的关

hadoop(一):深度剖析hdfs原理

在配置hbase集群将 hdfs 挂接到其它镜像盘时,有不少困惑的地方,结合以前的资料再次学习; 大数据底层技术的三大基石起源于Google在2006年之前的三篇论文GFS.Map-Reduce. Bigtable,其中GFS.Map-Reduce技术直接支持了Apache Hadoop项目的诞生,Bigtable催生了NoSQL这个崭新的数据库领域,由于map-Reduce处理框架高延时的缺陷, Google在2009年后推出的Dremel促使了实时计算系统的兴起,以此引发大数据第二波技术浪

了解的CAP和BASE等理论

CAP,BASE和最终一致性是NoSQL数据库存在的三大基石.而五分钟法则是内存数据存储的理论依据.这个是一切的源头. 几个名词解释: 网络分区:俗称“脑裂”.当网络发生异常情况,导致分布式系统中部分节点之间的网络延时不断变大,最终导致组成分布式系统的所有节点中,只有部分节点之间能够进行正常通信,而另一些节点则不能.当网络分区出现时,分布式系统会出现局部小集群. 三态:分布式系统的每一次请求和响应包含:成功,失败,超时三种状态. CAP CAP理论,指的是在一个分布式系统中,不可能同时满足Con

主流开源SQL（on Hadoop）总结

转载至大数据杂谈 (BigdataTina2016),同时参考学习 http://www.cnblogs.com/barrywxx/p/4257166.html 进行整理. 使用SQL 引擎一词是有点随意的.例如Hive 不是一个引擎,它的框架使用MapReduce.TeZ 或者Spark 引擎去执行查询,而且它并不运行SQL,而是HiveQL,一种类似SQL 的语言,非常接近SQL.“SQL-in-Hadoop” 也不适用,虽然Hive 和Impala 主要使用Hadoop,但是Spark.

深度剖析hdfs原理

大数据底层技术的三大基石起源于Google在2006年之前的三篇论文GFS.Map-Reduce. Bigtable,其中GFS.Map-Reduce技术直接支持了Apache Hadoop项目的诞生,Bigtable催生了NoSQL这个崭新的数据库领域如Hbase,由于map-Reduce处理框架高延时的缺陷, Google在2009年后推出的Dremel促使了实时计算系统的兴起,以此引发大数据第二波技术浪潮,一些大数据公司纷纷推出自己的大数据查询分析产品,如:Cloudera开源了大数据查询

【学习笔记】大数据技术原理与应用（MOOC视频、厦门大学林子雨）

1 大数据概述大数据特性:4v volume velocity variety value 即大量化.快速化.多样化.价值密度低数据量大:大数据摩尔定律快速化:从数据的生成到消耗,时间窗口小,可用于生成决策的时间非常少:1秒定律,这和传统的数据挖掘技术有着本质区别(谷歌的dremel可以在1秒内调动上千台服务器处理PB级数据) 价值密度低,商业价值高大数据影响: 对科学研究影响:出现科学研究第四方式数据(前三个分别是实验.理论.计算) 对思维方式影响:全样而非抽样.效率而非准确.相关而非

Hbase ——Not only SQL

HBase -- NoSQL_Not Only SQL NoSQL数据库: 不遵循传统的RDBMS模型解决数据库的可伸缩性和可用性(多机器) 数据是非关系的(可切分),不使用sql语句不针对原子性或一致性(定时同步数据)问题 ------------------------------ 传统关系型数据库存在瓶颈高并发读写,每秒上万次读写请求高存储量,分库分表难以维护高扩展性,无法简单地通过增加硬件提升性能高可用性,不能保证服务长时间运行时的稳定性 NoSQL的优势优异的海量数据读写

nosql的三大基石

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