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介文清:一个NoSQL的案例

该文档来自于VMware(中国)有限公司资深业务解决方案架构师介文清,在2014中国大数据技术大会大数据技术分论坛的演讲“一个NoSQL的案例”。
2014-12-18 上传大小:2.61MB
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评论 共21条

wy3283238 很有启发,感谢分享
2016-06-13
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kaleolee 很有启发,感谢分享
2015-07-30
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remsenyost 非常好,很有用的资料
2015-06-09
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第一部分  NoSQL入门 第1章  NoSQL的概念及适用范围 2 1.1  定义和介绍 3 1.1.1  背景与历史 3 1.1.2  大数据 5 1.1.3  可扩展性 7 1.1.4  MapReduce 8 1.2  面向列的有序存储 9 1.3  键/值存储 11 1.4  文档数据库 14 1.5  图形数据库 15 1.6  小结 16 第2章  NoSQL上手初体验 17 2.1  第一印象——两个简单的例子 17 2.1.1  简单的位置偏好数据集 17 2.1.2  存储汽车品牌和型号数据 22 2.2  使用多种语言 30 2.2.1  MongoDB驱动 30 2.2.2  初识Thrift 33 2.3  小结 34 第3章  NoSQL接口与交互 36 3.1  没了SQL还剩什么 36 3.1.1  存储和访问数据 37 3.1.2  MongoDB数据存储与访问 37 3.1.3  MongoDB数据查询 41 3.1.4  Redis数据存储与访问 43 3.1.5  Redis数据查询 47 3.1.6  HBase数据存储与访问 50 3.1.7  HBase数据查询 52 3.1.8  Apache Cassandra数据存储与访问 54 3.1.9  Apache Cassandra数据查询 55 3.2  NoSQL数据存储的语言绑定 56 3.2.1  Thrift 56 3.2.2  Java 56 3.2.3  Python 58 3.2.4  Ruby 59 3.2.5  PHP 59 3.3  小结 60 第二部分  NoSQL基础 第4章  理解存储架构 62 4.1  使用面向列的数据库 63 4.1.1  使用关系型数据库中的表格和列 63 4.1.2  列数据库对比RDBMS 65 4.1.3  列数据库当做键/值对的嵌套映射表 67 4.1.4  Webtable布局 70 4.2  HBase分布式存储架构 71 4.3  文档存储内部机制 73 4.3.1  用内存映射文件存储数据 74 4.3.2  MongoDB集合和索引使用指南 75 4.3.3  MongoDB的可靠性和耐久性 75 4.3.4  水平扩展 76 4.4  键/值存储Memcached和Redis 78 4.4.1  Memcached的内部结构 78 4.4.2  Redis的内部结构 79 4.5  最终一致性非关系型数据库 80 4.5.1  一致性哈希 81 4.5.2  对象版本 82 4.5.3  闲话协议和提示移交 83 4.6  小结 83 第5章  执行CRUD操作 84 5.1  创建记录 84 5.1.1  在以文档为中心的数据库中创建记录 85 5.1.2  面向列数据库的创建操作 91 5.1.3  键/值映射表的创建操作 93 5.2  访问数据 96 5.2.1  用MongoDB访问文档 96 5.2.2  用HBase访问数据 97 5.2.3  查询Redis 98 5.3  更新和删除数据 98 5.3.1  使用MongoDB、HBase和Redis更新及修改数据 98 5.3.2  有限原子性和事务完整性 99 5.4  小结 100 第6章  查询NoSQL存储 101 6.1  SQL与MongoDB查询功能的相似点 101 6.1.1  加载MovieLens数据 103 6.1.2  MongoDB中的MapReduce 108 6.2  访问HBase等面向列数据库中的数据 111 6.3  查询Redis数据存储 113 6.4  小结 116 第7章  修改数据存储及管理演进 117 7.1  修改文档数据库 117 7.1.1  弱schema的灵活性 120 7.1.2  MongoDB的数据导入与导出 121 7.2  面向列数据库中数据schema的演进 124 7.3  HBase数据导入与导出 125 7.4  键/值存储中的数据演变 126 7.5  小结 126 第8章  数据索引与排序 127 8.1  数据库索引的基本概念 127 8.2  MongoDB的索引与排序 128 8.3  MongoDB里创建和使用索引 131 8.3.1  组合与嵌套键 136 8.3.2  创建唯一索引和稀疏索引 138 8.3.3  基于关键字的搜索和多重键 139 8.4  CouchDB的索引与排序 140 8.5  Apache Cassandra的索引与排序 141 8.6  小结 143 第9章  事务和数据完整性的管理 144 9.1  RDBMS和ACID 144 9.2  分布式ACID系统 147 9.2.1  一致性 149 9.2.2  可用性 149 9.2.3  分区容忍性 149 9.3  维持CAP 151 9.3.1  妥协可用性 153 9.3.2  妥协分区容忍性 153 9.3.3  妥协一致性 154 9.4  NoSQL产品的一致性实现 155 9.4.1  MongoDB的分布一致性 155 9.4.2  CouchDB的最终一致性 155 9.4.3  Apache Cassandra的最终一致性 156 9.4.4  Membase的一致性 157 9.5  小结 157 第三部分  熟悉NoSQL 第10章  使用云中的NoSQL 160 10.1  Google App Engine 161 10.1.1  GAE Python SDK:安装、设置和起步 161 10.1.2  使用Python进行基本的GAE数据建模 165 10.1.3  查询与索引 168 10.1.4  过滤和结果排序 170 10.1.5  Java App Engine SDK 172 10.2  Amazon SimpleDB 175 10.2.1  SimpleDB入门 176 10.2.2  使用REST API 178 10.2.3  使用Java访问SimpleDB 181 10.2.4  通过Ruby和Python使用SimpleDB 182 10.3  小结 183 第11章  MapReduce可扩展并行处理 185 11.1  理解MapReduce 186 11.1.1  找出每股最高价 188 11.1.2  加载历史NYSE市场数据到CouchDB 189 11.2  MapReduce和HBase 192 11.3  MapReduce和Apache Mahout 196 11.4  小结 197 第12章  使用Hive分析大数据 199 12.1  Hive基础 199 12.2  回到电影评分 203 12.3  亲切的SQL 209 12.4  HiveQL连接 211 12.4.1  计划解释 213 12.4.2  分区表 215 12.5  小结 215 第13章  综览数据库内部 216 13.1  MongoDB内部 217 13.1.1  MongoDB传输协议 218 13.1.2  插入文档 219 13.1.3  查询集合 219 13.1.4  MongoDB数据库文件 220 13.2  Membase架构 222 13.3  Hypertable底层 224 13.3.1  正则表达式支持 224 13.3.2  布隆过滤器 224 13.4  Apache Cassandra 225 13.4.1  点对点模型 225 13.4.2  基于Gossip和Antientropy 225 13.4.3  快速写 226 13.4.4  提示移交 226 13.5  Berkeley DB 226 13.6  小结 228 第四部分  掌握NoSQL 第14章  选择NoSQL 230 14.1  比较NoSQL产品 230 14.1.1  可扩展性 230 14.1.2  事务完整性和一致性 233 14.1.3  数据模型 233 14.1.4  查询支持 235 14.1.5  接口可用性 236 14.2  性能测试 237 14.2.1  50/50的读和更新 237 14.2.2  95/5的读和更新 237 14.2.3  扫描 238 14.2.4  可扩展性测试 238 14.2.5  Hypertable测试 238 14.3  背景比较 239 14.4  小结 240 第15章  共存 241 15.1  MySQL用作NoSQL 241 15.2  静态数据存储 244 15.2.1  存储多元化在Facebook中的应用 245 15.2.2  数据仓库和商业智能 246 15.3  Web框架和NoSQL 247 15.3.1  Rails和NoSQL 247 15.3.2  Django和NoSQL 248 15.3.3  使用Spring Data 250 15.4  从RDBMS迁移到NoSQL 254 15.5  小结 254 第16章  性能调校 256 16.1  并行算法的目标 256 16.1.1  减少延迟的含义 256 16.1.2  如何增加吞吐 257 16.1.3  线性扩展 257 16.2  公式与模型 257 16.2.1  Amdahl法则 257 16.2.2  Little法则 258 16.2.3  消息成本模型 259 16.3  分区 259 16.4  规划异构环境 260 16.5  其他MapReduce调校 261 16.5.1  通信成本 261 16.5.2  压缩 261 16.5.3  文件块大小 261 16.5.4  并行复制 262 16.6  HBase Coprocessor 262 16.7  布隆过滤器 262 16.8  小结 262 第17章  工具和实用程序 263 17.1  RRDTool 263 17.2  Nagios 265 17.3  Scribe 266 17.4  Flume 267 17.5  Chukwa 267 17.6  Pig 268 17.6.1  使用Pig 269 17.6.2  Pig Latin基础 269 17.7  Nodetool 271 17.8  OpenTSDB 272 17.9  SOLANDRA 273 17.10  Hummingbird和C5T 274 17.11  GeoCouch 275 17.12  Alchemy Database 276 17.13  Webdis 276 17.14  小结 276 附录A  安装与配置 278

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