nosql數(shù)據(jù)庫與云計算,nosql數(shù)據(jù)庫技術(shù)與應(yīng)用

大數(shù)據(jù)和云計算關(guān)系

大數(shù)據(jù)和云計算關(guān)系

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關(guān)于大數(shù)據(jù)和云計算的關(guān)系人們通常會有誤解。而且也會把它們混起來說，分別做一句話直白解釋就是：云計算就是硬件資源的虛擬化；大數(shù)據(jù)就是海量數(shù)據(jù)的高效處理。

雖然上面的一句話解釋不是非常的貼切，但是可以幫助你簡單的理解二者的區(qū)別。另外，如果做一個更形象的解釋，云計算相當于我們的計算機和操作系統(tǒng)，將大量的硬件資源虛擬化之后再進行分配使用，在云計算領(lǐng)域目前的老大應(yīng)該算是Amazon，可以說為云計算提供了商業(yè)化的標準，另外值得關(guān)注的還有VMware（其實從這一點可以幫助你理解云計算和虛擬化的關(guān)系），開源的云平臺最有活力的就是Openstack了；

大數(shù)據(jù)相當于海量數(shù)據(jù)的“數(shù)據(jù)庫”，而且通觀大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的發(fā)展也能看出，當前的大數(shù)據(jù)處理一直在向著近似于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫體驗的方向發(fā)展，Hadoop的產(chǎn)生使我們能夠用普通機器建立穩(wěn)定的處理TB級數(shù)據(jù)的集群，把傳統(tǒng)而昂貴的并行計算等概念一下就拉到了我們的面前，但是其不適合數(shù)據(jù)分析人員使用（因為MapReduce開發(fā)復雜），所以PigLatin和Hive出現(xiàn)了（分別是Yahoo！和facebook發(fā)起的項目，說到這補充一下，在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域Google、facebook、twitter等前沿的互聯(lián)網(wǎng)公司作出了很積極和強大的貢獻），為我們帶來了類SQL的操作，到這里操作方式像SQL了，但是處理效率很慢，絕對和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫的處理效率有天壤之別，所以人們又在想怎樣在大數(shù)據(jù)處理上不只是操作方式類SQL，而處理速度也能“類SQL”，Google為我們帶來了Dremel/PowerDrill等技術(shù)，Cloudera（Hadoop商業(yè)化最強的公司，Hadoop之父cutting就在這里負責技術(shù)領(lǐng)導）的Impala也出現(xiàn)了。

整體來看，未來的趨勢是，云計算作為計算資源的底層，支撐著上層的大數(shù)據(jù)處理，而大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢是，實時交互式的查詢效率和分析能力，借用Google一篇技術(shù)論文中的話，“動一下鼠標就可以在秒級操作PB級別的數(shù)據(jù)”難道不讓人興奮嗎？（田原）

在談大數(shù)據(jù)的時候，首先談到的就是大數(shù)據(jù)的4V特性，即類型復雜，海量，快速和價值。IBM原來談大數(shù)據(jù)的時候談3V，沒有價值這個V。而實際我們來看4V更加恰當，價值才是大數(shù)據(jù)問題解決的最終目標，其它3V都是為價值目標服務(wù)。在有了4V的概念后，就很容易簡化的來理解大數(shù)據(jù)的核心，即大數(shù)據(jù)的總體架構(gòu)包括三層，數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析。類型復雜和海量由數(shù)據(jù)存儲層解決，快速和時效性要求由數(shù)據(jù)處理層解決，價值由數(shù)據(jù)分析層解決。

數(shù)據(jù)先要通過存儲層存儲下來，然后根據(jù)數(shù)據(jù)需求和目標來建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)分析指標體系對數(shù)據(jù)進行分析產(chǎn)生價值。而中間的時效性又通過中間數(shù)據(jù)處理層提供的強大的并行計算和分布式計算能力來完成。三層相互配合，讓大數(shù)據(jù)最終產(chǎn)生價值。

數(shù)據(jù)存儲層

數(shù)據(jù)有很多分法，有結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)化，非結(jié)構(gòu)化；也有元數(shù)據(jù)，主數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；還可以分為GIS，視頻，文件，語音，業(yè)務(wù)交易類各種數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫已經(jīng)無法滿足數(shù)據(jù)多樣性的存儲要求，因此在RDBMS基礎(chǔ)上增加了兩種類型，一種是hdfs可以直接應(yīng)用于非結(jié)構(gòu)化文件存儲，一種是nosql類數(shù)據(jù)庫，可以應(yīng)用于結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲。

從存儲層的搭建來說，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，NoSQL數(shù)據(jù)庫和hdfs分布式文件系統(tǒng)三種存儲方式都需要。業(yè)務(wù)應(yīng)用根據(jù)實際的情況選擇不同的存儲模式，但是為了業(yè)務(wù)的存儲和讀取方便性，我們可以對存儲層進一步的封裝，形成一個統(tǒng)一的共享存儲服務(wù)層，簡化這種操作。從用戶來講并不關(guān)心底層存儲細節(jié)，只關(guān)心數(shù)據(jù)的存儲和讀取的方便性，通過共享數(shù)據(jù)存儲層可以實現(xiàn)在存儲上的應(yīng)用和存儲基礎(chǔ)設(shè)置的徹底解耦。

數(shù)據(jù)處理層

數(shù)據(jù)處理層核心解決問題在于數(shù)據(jù)存儲出現(xiàn)分布式后帶來的數(shù)據(jù)處理上的復雜度，海量存儲后帶來了數(shù)據(jù)處理上的時效性要求，這些都是數(shù)據(jù)處理層要解決的問題。

在傳統(tǒng)的云相關(guān)技術(shù)架構(gòu)上，可以將hive，pig和hadoop-mapreduce框架相關(guān)的技術(shù)內(nèi)容全部劃入到數(shù)據(jù)處理層的能力。原來我思考的是將hive劃入到數(shù)據(jù)分析層能力不合適，因為hive重點還是在真正處理下的復雜查詢的拆分，查詢結(jié)果的重新聚合，而mapreduce本身又實現(xiàn)真正的分布式處理能力。

mapreduce只是實現(xiàn)了一個分布式計算的框架和邏輯，而真正的分析需求的拆分，分析結(jié)果的匯總和合并還是需要hive層的能力整合。最終的目的很簡單，即支持分布式架構(gòu)下的時效性要求。

數(shù)據(jù)分析層

最后回到分析層，分析層重點是真正挖掘大數(shù)據(jù)的價值所在，而價值的挖掘核心又在于數(shù)據(jù)分析和挖掘。那么數(shù)據(jù)分析層核心仍然在于傳統(tǒng)的BI分析的內(nèi)容。包括數(shù)據(jù)的維度分析，數(shù)據(jù)的切片，數(shù)據(jù)的上鉆和下鉆，cube等。

數(shù)據(jù)分析我只關(guān)注兩個內(nèi)容，一個就是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫下的數(shù)據(jù)建模，在該數(shù)據(jù)模型下需要支持上面各種分析方法和分析策略；其次是根據(jù)業(yè)務(wù)目標和業(yè)務(wù)需求建立的KPI指標體系，對應(yīng)指標體系的分析模型和分析方法。解決這兩個問題基本解決數(shù)據(jù)分析的問題。

傳統(tǒng)的BI分析通過大量的ETL數(shù)據(jù)抽取和集中化，形成一個完整的數(shù)據(jù)倉庫，而基于大數(shù)據(jù)的BI分析，可能并沒有一個集中化的數(shù)據(jù)倉庫，或者將數(shù)據(jù)倉庫本身也是分布式的了，BI分析的基本方法和思路并沒有變化，但是落地到執(zhí)行的數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)處理方法卻發(fā)生了大變化。

談了這么多，核心還是想說明大數(shù)據(jù)兩大核心為云技術(shù)和BI，離開云技術(shù)大數(shù)據(jù)沒有根基和落地可能，離開BI和價值，大數(shù)據(jù)又變化為舍本逐末，丟棄關(guān)鍵目標。簡單總結(jié)就是大數(shù)據(jù)目標驅(qū)動是BI，大數(shù)據(jù)實施落地式云技術(shù)。

云計算和大數(shù)據(jù)哪個就業(yè)前景好

兩者屬于相輔相成，從應(yīng)用角度來講，大數(shù)據(jù)離不開云計算，因為大規(guī)模的數(shù)據(jù)運算需要很多計算資源，大數(shù)據(jù)是云計算的應(yīng)用案例之一，云計算是大數(shù)據(jù)的實現(xiàn)工具之一。二者的就業(yè)前景都很不錯，可以根據(jù)個人愛好進行選擇。

1、大數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)技術(shù)是一種新一代技術(shù)和構(gòu)架，以快速的采集、處理和分析技術(shù)，從各種超大規(guī)模的數(shù)據(jù)中提取價值。大數(shù)據(jù)涉及到數(shù)據(jù)的采集、整理、存儲、安全、分析、呈現(xiàn)和應(yīng)用，大數(shù)據(jù)技術(shù)龐大復雜，基礎(chǔ)的技術(shù)包含數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、分布式存儲、NoSQL數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、機器學習、并行計算、可視化等各種技術(shù)范疇和不同的技術(shù)層面。

2、云計算：云計算是一種創(chuàng)新的技術(shù)，底層離不開虛擬化，平臺操作系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫，存儲技術(shù)，負載均衡，高可用，群集技術(shù)，分布式技術(shù)，安全技術(shù)等等，想要學習云計算，就要精通其中的一門技術(shù)。云計算技術(shù)從技術(shù)應(yīng)用服務(wù)的場景可劃分為三個層次IaaS(基礎(chǔ)架構(gòu)即服務(wù))、PaaS(平臺即服務(wù))、SaaS(軟件即服務(wù))。

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云計算操作系統(tǒng)一般是用什么語言開發(fā)的？

可以使用的語言有java,c++等 .云技術(shù)的開發(fā)，并沒有發(fā)展什么新語言，而是在其他語言的基礎(chǔ)上。比如Java語言。與其他技術(shù)，最顯著的區(qū)別，不是在開發(fā)上，而是在于架構(gòu)上，最顯著的特點是分布式。\x0d\x0a\x0d\x0a1、Hadoop\x0d\x0a Hadoop是一個框架，它是由Java語言來實現(xiàn)的。Hadoop是處理大數(shù)據(jù)技術(shù). Hadoop可以處理云計算產(chǎn)生大數(shù)據(jù)，需要區(qū)分hadoop并不是云計算。它和云計算密不可分。詳細見下面內(nèi)容。\x0d\x0a （1）Hadoop是如何產(chǎn)生的 \x0d\x0a Hadoop產(chǎn)生是互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)物，也是必然。大家都知道，我們上網(wǎng)時需要服務(wù)器的。假如世界上只有一臺電腦，根本不需要服務(wù)器。如果有10臺服務(wù)器，100臺，1000臺，上萬臺，那么我們該如何讓大家相互通信，共享知識，所以我們產(chǎn)生了互聯(lián)網(wǎng)。\x0d\x0a 互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生，全世界都可以通信，知識如此居多，我們像獲取更多的知識，想獲取新技術(shù)，獲取新知識，通過什么，國內(nèi)通過百度，國外也有許多，比如Google?？墒前俣群凸雀璧挠脩粲卸嗌伲嗔瞬徽f，最起碼有上億的用戶。并且這些用戶每天上百度，上谷歌，又會產(chǎn)生多少數(shù)據(jù)，查詢多少數(shù)據(jù)。那么他們怎么承受如此多用戶。這不是一臺電腦、一臺服務(wù)器能完成的事情。\x0d\x0a\x0d\x0a2、openstack\x0d\x0a openstack是搭建云平臺技術(shù)，可以搭建公有云，私有云，和混合云。\x0d\x0a OpenStack是開源的云管理平臺，用來統(tǒng)一管理多個虛擬化集群的框架。\x0d\x0a openstack目前分為兩種\x0d\x0a （1）openstack的運維\x0d\x0a （2）openstack的二次開發(fā)\x0d\x0a 目前來講，國內(nèi)真正對openstack二次開發(fā)的很少，這方面的人才也是比較稀缺，網(wǎng)上資料也比較少，淘寶上資料也稀缺，只有很少一部分。建議向高工資的朋友，可以從這方面下點功夫。\x0d\x0a\x0d\x0a3.Cloud Foundry\x0d\x0a Cloud Foundry是一個開源的平臺即服務(wù)產(chǎn)品，它提供給開發(fā)者自由度去選擇云平臺，開發(fā)框架和應(yīng)用服務(wù)。Cloud Foundry最初由 VMware 發(fā)起，得到了業(yè)界廣泛的支持，它使得開發(fā)者能夠更快更容易的開發(fā)，測試，部署和擴展應(yīng)用。Cloud Foundry是一個開源項目，用戶可以使用多種私有云發(fā)行版，也可以使用公共云服務(wù)。\x0d\x0a\x0d\x0a還有nosql即not only sql。\x0d\x0anosql數(shù)據(jù)庫是一種比較低級的數(shù)據(jù)庫，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是由nosql數(shù)據(jù)庫發(fā)展而來。\x0d\x0a什么是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，這里不從概念上區(qū)別，常用的SqlServer，mysql,oracle都是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫顧名思義，數(shù)據(jù)庫關(guān)系明確嚴謹。\x0d\x0a而nosql則是一種數(shù)據(jù)關(guān)系不嚴謹?shù)臄?shù)據(jù)庫。一個key和value。

文章標題：nosql數(shù)據(jù)庫與云計算,nosql數(shù)據(jù)庫技術(shù)與應(yīng)用
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