nosql框架,常见nosql数据库
大数据具体是学习什么内容呢?主要框架是什么?
首先,学习大数据是需要有java,python和R语言的基础。
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1) Java学习到什么样的程度才可以学习大数据呢?
java需要学会javaSE即可。javaweb,javaee对于大数据用不到。学会了javase就可以看懂hadoop框架。
2) python是最容易学习的,难易程度:python java Scala 。
python不是比java更直观好理解么,因为会了Python 还是要学习java的,你学会了java,再来学习python会很简单的,一周的时间就可以学会python。
3) R语言也可以学习,但是不推荐,因为java用的人最多,大数据的第一个框架Hadoop,底层全是Java写的。就算学会了R还是看不懂hadoop。
java在大数据中的作用是构成大数据的语言,大数据的第一个框架Hadoop以及其他大数据技术框架,底层语言全是Java写的,所以推荐首选学习java
大数据开发学习路线:
第一阶段:Hadoop生态架构技术
1、语言基础
Java:多理解和实践在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化就可以,不需要深入掌握。
Linux:系统安装、基本命令、网络配置、Vim编辑器、进程管理、Shell脚本、虚拟机的菜单熟悉等等。
Python:基础语法,数据结构,函数,条件判断,循环等基础知识。
2、环境准备
这里介绍在windows电脑搭建完全分布式,1主2从。
VMware虚拟机、Linux系统(Centos6.5)、Hadoop安装包,这里准备好Hadoop完全分布式集群环境。
3、MapReduce
MapReduce分布式离线计算框架,是Hadoop核心编程模型。
4、HDFS1.0/2.0
HDFS能提供高吞吐量的数据访问,适合大规模数据集上的应用。
5、Yarn(Hadoop2.0)
Yarn是一个资源调度平台,主要负责给任务分配资源。
6、Hive
Hive是一个数据仓库,所有的数据都是存储在HDFS上的。使用Hive主要是写Hql。
7、Spark
Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
8、SparkStreaming
Spark Streaming是实时处理框架,数据是一批一批的处理。
9、SparkHive
Spark作为Hive的计算引擎,将Hive的查询作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算,可以提高Hive查询的性能。
10、Storm
Storm是一个实时计算框架,Storm是对实时新增的每一条数据进行处理,是一条一条的处理,可以保证数据处理的时效性。
11、Zookeeper
Zookeeper是很多大数据框架的基础,是集群的管理者。
12、Hbase
Hbase是一个Nosql数据库,是高可靠、面向列的、可伸缩的、分布式的数据库。
13、Kafka
kafka是一个消息中间件,作为一个中间缓冲层。
14、Flume
Flume常见的就是采集应用产生的日志文件中的数据,一般有两个流程。
一个是Flume采集数据存储到Kafka中,方便Storm或者SparkStreaming进行实时处理。
另一个流程是Flume采集的数据存储到HDFS上,为了后期使用hadoop或者spark进行离线处理。
第二阶段:数据挖掘算法
1、中文分词
开源分词库的离线和在线应用
2、自然语言处理
文本相关性算法
3、推荐算法
基于CB、CF,归一法,Mahout应用。
4、分类算法
NB、SVM
5、回归算法
LR、DecisionTree
6、聚类算法
层次聚类、Kmeans
7、神经网络与深度学习
NN、Tensorflow
以上就是学习Hadoop开发的一个详细路线,如果需要了解具体框架的开发技术,可咨询加米谷大数据老师,详细了解。
学习大数据开发需要掌握哪些技术呢?
(1)Java语言基础
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类
(2)HTML、CSS与Java
PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生Java交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用
(3)JavaWeb和数据库
数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕
LinuxHadoop生态体系
Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架
分布式计算框架和SparkStrom生态体系
(1)分布式计算框架
Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一:基于Spark的推荐系统(某一线公司真实项目)、实战二:新浪网()
(2)storm技术架构体系
Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、大数据项目实战数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用
大数据分析—AI(人工智能)Data
Analyze工作环境准备数据分析基础、数据可视化、Python机器学习
以上的回答希望对你有所帮助
如何选择NoSQL数据库
NoSQL,指的是非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别是超大规模和高并发的
SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。
NoSQL(NoSQL
= Not Only SQL
),意即“不仅仅是SQL”,是一项全新的数据库革命性运动,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数
据存储,相对于铺天盖地的关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新的思维的注入。
从这一新兴技术中选择一款正确的NoSQL数据库是非常具有挑战性的。比一下网建议在选择时考虑以下因素:
并发控制
并
发控制指的是当多个用户同时更新运行时,用于保护数据库完整性的各种技术。并发机制不正确可能导致脏读、幻读和不可重复读等此类问题。并发控制的目的是保
证一个用户的工作不会对另一个用户的工作产生不合理的影响。在某些情况下,这些措施保证了当用户和其他用户一起操作时,所得的结果和她单独操作时的结果是
一样的。在另一些情况下,这表示用户的工作按预定的方式受其他用户的影响。
封锁
就是事务T在对某个数据对象(例如表、记录等)操作之前,先向系统发出请求,对其加锁。加锁后事务T就对该数据对象有了一定的控制,在事务T释放它的锁之前,其它的事务不能更新此数据对象。
封锁是一次只允许一个用户读取或修改的一种机制,是实现并发控制的一个非常重要的技术。
MVCC
Multi-Version Concurrency Control多版本并发控制,维持一个数据的多个版本使读写操作没有冲突。MVCC优化了数据库并发系统,使系统在有大量并发用户时得到最高的性能,并且可以不用关闭服务器就直接进行热备份。
ACID
指
数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写。包含:原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久
性(Durability)。一个支持事务(Transaction)的数据库系统,必需要具有这四种特性,否则在事务过程(Transaction
processing)当中无法保证数据的正确性,交易过程极可能达不到交易方的要求。
None
一些系统不提供原子性。
镜像
数据库镜像是DBMS根据DBA的要求,自动把整个数据库或其中的关键数据复制到另一个磁盘上,每当主数据库更新时,DBMS会自动把更新后的数据复制过去,即DBMS自动保证镜像数据与主数据的一致性。
镜像分为同步和异步。
数据存储
指的是数据的物理特性怎样被存储在数据库中。
磁盘 数据被存储在硬盘驱动器里;
GFS或谷歌文件系统是一个由谷歌开发的专有的分布式文件系统;
Hadoop是Apache软件框架,免费许可下支持数据密集型分布式应用程序;
RAM随机存储器;
插件 可以添加外部插件;
Amazon S3通过Web服务接口提供存储;
BDB:BDB
全称是 “Berkeley DB”,它是MySQL具有事务能力的表类型,由Sleepycat
Software开发。BDB表类型提供了MySQL用户长久期盼的功能,即事务控制能力。在任何RDBMS中,事务控制能力都是一种极其重要和宝贵的功
能。事务控制能力使得我们能够确保一组命令确实已经全部执行成功,或者确保当任何一个命令出现错误时所有命令的执行结果均被退回。
实现语言
实现语言会影响数据库的发展速度。典型的NoSQL数据库是用低级语言如C / C + +编写的。另一方面,那些更高层次的语言如Java,使自定义更容易。
实现语言有:C, C++, Erlang, Java, Python
特性
考虑下列哪一个特点对你的数据库是最重要的:
持久性
可用性
一致性
分区容忍性
证书类型
下面这些许可证是一个不同的开放源码许可的形式:
GPL:通用公共许可证
BSD:伯克利软件分发
MPL:Mozilla公共许可证
EPL:Eclipse公共许可证
IDPL:最初的开发者的公共许可证
LGPL:较宽松通用公共许可证
存储类型
存储类型是NoSQL数据库最大的不同,是决定使用哪款数据库的一个首要指标。
关键字:支持get、put和删除操作
按列存储:相对于传统的按行存储,数据集成容易多了
面向文件系统:存储像是JSON或XML这样的结构化文件,很容易就能从面向对象软件中获取数据。
nosql数据库有哪些
mongodb hoodoop hbase 等。现在都挺火的。目前京东,58,360都在使用mongodb。
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