2018数据管理音频整理1

大数据领域中，"2018数据管理音频整理1"涵盖了多个关键知识点，包括大数据的四个V（Volume、Variety、Velocity、Value），Memcached的内存替换策略，DynamoDB的高可用性和一致性模型，以及NWR理论和Vector Clock更新算法。 大数据的四个V定义了大数据的主要特征。Volume指的是数据的海量性，数据量从TB级别跃升至PB级别；Variety表示数据的多样性，包括网络日志、视频、图片、地理位置等多种类型；Velocity强调处理速度，要求在1秒内完成处理，与传统数据挖掘技术相比更快速；Value则指出大数据的价值密度相对较低，需要通过分析大量数据才能提取有价值的信息。 接着，Memcached作为内存缓存系统，其内存替换策略旨在高效利用有限的内存资源。优先使用已超时的记录的空间，确保空间的循环利用。如果空间不足，会采用最近最少使用（LRU）策略，但只有引用计数为零的记录才会被替换，以避免频繁操作。惰性回收机制是Memcached的一个特点，记录超时并不会立即释放内存，只有在下次get操作时检查到记录过期才会释放，减少CPU的监控成本。 DynamoDB是亚马逊的一个分布式键值存储系统，它增加了多副本功能以提高数据的可用性和持久性。面对节点失效，DynamoDB采用hinted handoff技术，当写请求无法送达某个节点时，会将数据暂存到其他节点，待故障节点恢复后再写回，确保W个副本的写确认和R个副本的读取。这种策略保障了系统的高可用性。 一致性是分布式系统中的重要概念，DynamoDB的一致性模型基于R+W>N的原则，确保在W个副本同步写入成功和R个副本读取的情况下，系统能提供强一致性。NWR理论由Werner Vogels提出，其中N为副本数，W为写确认数，R为读取数，当W+R>N时，系统可保证强一致性。 Vector Clock是一种分布式系统中用于维持因果关系的工具，每个节点维护一个向量时钟，记录本地事件和对其他节点事件的知觉。当节点间通信时，会更新向量时钟，但无限增长的问题需要解决。为避免向量时钟过长，可以采用服务器向量，以服务器而非客户端标识向量空间，从而限制向量的长度。 这个资料涉及了大数据的基本特性、内存管理策略、分布式存储的高可用性设计以及一致性算法，这些都是理解现代数据管理系统不可或缺的基础知识。