PDF《第1章 大数据概述》

C 无论工作负载有多大,也无论使用场景如何,Hadoop(或推而广 之,任何Mapreduce的环境)都是大数据的最佳选择;

C 基于数据模型的数据库管理系统的时代已经结束了,数据模型必 须大数据的方式来建立. 正确的结论是,新型关系型数据库既可解决结构化和非结构化数据, 也可满足大数据的数量和速度要求,相比较而言,Hadoop型解决方 案是片面的,不能解决很多的关系型应用环境问题,不一定是最佳选 择,大数据管理和处理有更优的解决方案和技术路线. 《大数据技术基础》 厦门大学计算机科学系 林子雨 [email protected] 2013年9月第一版 大数据技术 《大数据技术基础》 厦门大学计算机科学系 林子雨 [email protected] 2013年9月第一版 大数据存储和管理技术 ? 大数据时代对数据处理的实时性、有效性又提出了更高要 求,传统的常规技术手段根本无法应付. ? 在这种情况下,技术人员纷纷研发和采用了一批新技术, 主要包括分布式缓存、基于MPP的分布式数据库、分布式 文件系统、各种NoSQL分布式存储方案等. 《大数据技术基础》 厦门大学计算机科学系 林子雨 [email protected] 2013年9月第一版 分布式缓存 分布式缓存使用CARP(Caching Array Routing Protocol)技术,可以产生一种高 效率无接缝式的缓存,使用上让多台缓存服务器形同一台,并且不会造成数据重复 存放的情况.分布式缓存提供的数据内存缓存可以分布于大量单独的物理机器中. 换句话说,分布式缓存所管理的机器实际上就........