《Spark大数据分析：核心概念、技术及实践》一1.5　NoSQL-低调大师

《Spark大数据分析：核心概念、技术及实践》一1.5　NoSQL

2017-05-01 582

本节书摘来自华章出版社《Spark大数据分析：核心概念、技术及实践》一书中的第1章，第1.5节，作者[美]　穆罕默德·古勒（Mohammed Guller），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

1.5　NoSQL

NoSQL这个术语用于非关系型的现代数据库。起初，NoSQL指的是“不支持SQL”，因为这些数据库不支持SQL。而现在，它指的是“不止SQL”，因为其中一些数据库支持SQL命令的一个子集。相对RDBMS数据库来说，NoSQL数据库有不同的设计目标。一个关系数据库保证了ACID（原子性、一致性、独立性和持久性）。而NoSQL数据库则权衡ACID对线性扩展性、性能、高可用性、灵活的模式和其他特性的兼容性。

本节讨论一些广泛使用的NoSQL数据库。

1.5.1　Cassandra

Cassandra是一个分布式、

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2017-05-02

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《Spark大数据分析：核心概念、技术及实践》一1.6　分布式SQL查询引擎

本节书摘来自华章出版社《Spark大数据分析：核心概念、技术及实践》一书中的第1章，第1.6节，作者[美]　穆罕默德·古勒（MohammedGuller），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.6　分布式SQL查询引擎如前所述，SQL是最常用来查询和分析数据的语言之一。它易学且有群众基础（了解SQL的人远比了解编程语言如Java的人多）。基本上，Hive就是因此而诞生。不过，Hive依赖于MapReduce，因为它把HiveQL查询转换成MapReduce的作业任务。 MapReduce是一个强大的框架。然而，它用于处理批量数据，它有大吞吐量和高延迟。对于数据转换或者ETL（提取、转换、加载）作业来说，它的表现非常棒，但在交互式查询或实时分析方面则不是一个完美的平台。Hive继承了MapReduce的限制。

2017-05-02

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