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[转载]NoSQL开篇——为什么要使用NoSQL

1、NoSQL被我们用得最多的当数key-value存储，当然还有其他的文档型的、列存储、图型数据库、xml数据库等。在NoSQL概念提出之前，这些数据库就被用于各种系统当中，但是却很少用于web互联网应用。比如cdb、qdbm、bdb数据库。

2、首先看看传统关系型数据库的瓶颈：无法应对每秒上万次的读写请求，硬盘IO此时也将变为性能瓶颈表中存储记录数量有限，横向可扩展能力有限，纵向数据可承受能力也是有限的，面对海量数据，势必涉及到分库分表，难以维护。

3、NoSQL最常见的解释是“non-relational”，“Not Only SQL”也被很多人接受。（“NoSQL”一词最早于1998年被用于一个轻量级的关系数据库的名字。

相关问答

Q1: 为什么要使用NoSQL?NOSQL的优势

NoSQL数据库从一开始就是为了降低管理方面的要求而设计的：从理论上来说，自动修复，数据分配和简单的数据模型的确可以让管理和调优方面的要求降低很多。但是，DBA的死期将至的谣言未免有些过于夸张了。

NoSQL概念随着web0的快速发展，非关系型、分布式数据存储得到了快速的发展，它们不保证关系数据的ACID特性。NoSQL概念在2009年被提了出来。NoSQL最常见的解释是“non-relational”，“Not Only SQL”也被很多人接受。

NoSQL用于超大规模数据的存储。（例如谷歌或Facebook每天为他们的用户收集万亿比特的数据）。这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余操作就可以横向扩展。

Q2: hbase1.7.2master.info.port不起作用

是hbase-site.xml中关于ZooKeeper的配置写错了，逗号写成了.号，所以配置文件一定要细心。重新执行之后仍然报错这是因为在hdfs中core-site.xml和hbase的hbase-site.xml配置的端口需要一致，而我配置得不一样。

使用HBase提供的TableOutputFormat，原理是通过一个Mapreduce作业将数据导入HBase 还有一种方式就是使用HBase原生Client API（put）前两种方式因为须要频繁的与数据所存储的RegionServer通信。

INFO org.apache.hadoop.hbase.master.ServerManager： Waiting on regionserver(s) to checkin 然后我进到 hive里面也是可以执行查看语句但是不能创建表。状态就是只能读不能写。

Q3: Hbase读写原理

Hbase是Hadoop的一个存储组件可以提供低延迟的读写操作，它一般构建在HDFS之上，可以处理海量的数据。Hbase有个很好的特性是可以自动分片，也就是意味着当表的数据量变得很大的时候，系统可以自动的分配这些数据。

Hbase适合需对数据进行随机读操作或者随机写操作、大数据上高并发操作，比如每秒对PB级数据进行上千次操作以及读写访问均是非常简单的操作。淘宝指数是Hbase在淘宝的一个典型应用。交易历史纪录查询很适合用Hbase作为底层数据库。

为了减少flush过程对读写的影响，HBase采用了类似于两阶段提交的方式，将整个flush过程分为三个阶段：要避免“写阻塞”，貌似让Flush操作尽量的早于达到触发“写操作”的阈值为宜。

Non-scanned block section：HFile顺序扫描的时候该部分数据不会被读取，主要包括Meta Block即BloomFilter和Intermediate Level Data Index Blocks两部分； Load-on-open-section：这部分数据在HBase的region server启动时，需要加载到内存中。

Q4: hbase有哪些可视化工具,图形界面管理工具

MySQL Workbench：MySQL官方提供的可视化工具，支持多种操作系统，可以进行数据库设计、管理、备份和恢复等操作。

FineBI FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。

Pentaho BI 平台构建于服务器，引擎和组件的基础之上。这些提供了系统的J2EE 服务器，安全，portal，工作流，规则引擎，图表，协作，内容管理，数据集成，分析和建模功能。这些组件的大部分是基于标准的，可使用其他产品替换之。

Pentaho的工具可以连接到NoSQL数据库，例如MongoDB和Cassandra。PeterWayner指出，PentahoData(一个更有趣的图形编程界面工具)有很多内置模块，你可以把它们拖放到一个图片上，然后将它们连接起来。

开源大数据生态圈 Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce， HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。开源生态圈活跃，并免费，但Hadoop对技术要求高，实时性稍差。

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