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第一章概述
第二章 hadoop
第三章 hdfs
第四章 Hbase
第五章 NoSQL

第一章概述

信息科技为大数据时代提供技术支撑

存储设备容量不断增加
CPU处理能力大幅提升
网络带宽不断增加

大数据的“4V”

数据量大
数据种类繁多
处理速度快
价值密度低

大数据关键技术
两大核心技术：分布式存储 HDFS 和分布式处理 MapReduce

大数据与云计算、物联网的关系

第二章 hadoop

Hadoop特性

高可靠性
高效性
高可扩展性
高容错性
成本低
运行在Linux平台上
支持多种编程语言

第三章 hdfs

HDFS要实现以下目标：

HDFS默认一个块64MB

第四章 Hbase

Region的定位

HBase的三层结构中各层次的名称和作用

HBase系统架构

Region服务器工作原理

HLog：磁盘上的记录文件
Store：存储了表中的一个列族
MemStore：内存中的缓存，保存最近更新的数据
StoreFile：磁盘中的文件

用户读写数据过程

用户写入数据时，被分配到相应Region服务器去执行
用户数据首先被写入到MemStore和Hlog中
只有当操作写入Hlog之后，commit()调用才会将其返回给客户端
当用户读取数据时，Region服务器会首先访问MemStore缓存，如果找不到，再去磁盘上面的StoreFile中寻找

第五章 NoSQL

NoSQL数据库具有以下几个特点：

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