《大数据系统构建：可扩展实时数据系统构建原理与最佳实践》一 1.3　NoSQL不是万能的-低调大师

《大数据系统构建：可扩展实时数据系统构建原理与最佳实践》一 1.3　NoSQL不是万能的

2017-05-01 571

本节书摘来自华章出版社《大数据系统构建：可扩展实时数据系统构建原理与最佳实践》一书中的第1章，第1.1节，南森·马茨（Nathan Marz） [美]　詹姆斯·沃伦（JamesWarren）　著马延辉　向　磊　魏东琦　译，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

1.3　NoSQL不是万能的

过去的十年，可扩展数据系统已经取得了大量的创新，其中包括如Hadoop这样的大规模计算系统，如Cassandra和Riak这样的数据库。这些系统可以处理大量的数据，但是需要认真的权衡。
比如Hadoop可以在非常大量的数据上并行化大规模批量计算，但计算具有较高的延迟。对于任何需要低延迟结果的计算，Hadoop是不适用的。
又如Cassandra这样的NoSQL数据库，通过提供一个比SQL中使用得更有限的数据模型，来实现可扩展性。压

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本节书摘来异步社区《HBase权威指南》一书中的第3章，第3.1节，作者：【美】Lars George 译者：代志远 , 刘佳 , 蒋杰责编：杨海玲，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 3.1　概述 HBase的主要客户端接口是由org.apache.hadoop.hbase.client包中的HTable类提供的，通过这个类，用户可以完成向HBase存储和检索数据，以及删除无效数据之类的操作。在介绍这个类的各个方法之前，让我们先了解一下它的大体功能。所有修改数据的操作都保证了行级别的原子性，这会影响到这一行数据所有的并发读写操作。换句话说，其他客户端或线程对同一行的读写操作都不会影响该行数据的原子性：要么读到最新的修改，要么等待系统允许写入该行修改。更多内容请参考第8章。① 通常，在正常负载和常规操作下，客户端读操作不会受到其他修改数据的客户端影响，因为它们之间的冲突可以忽略不计。但是，当许多客户端需要同时修改同一行数据时就会产生问题。所以，用户应当尽量使用批量处理（batch）更新来减少单独操作同一行数据的次数。写操作中涉及的列的数目不会影响该行数据的...

2017-05-02

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《循序渐进学Spark》一3.6　Shuffle机制

本节书摘来自华章出版社《循序渐进学Spark》一书中的第3章，第3.6节，作者小象学院　杨　磊，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.6　Shuffle机制在MapReduce框架中，Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map的输出要用到Reduce中必须经过Shuffle这个环节，Shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。Spark作为MapReduce框架的一种实现，自然也实现了Shuffle的逻辑。对于大数据计算框架而言，Shuffle阶段的效率是决定性能好坏的关键因素之一。 3.6.1　什么是Shuffle Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的阶段，介于Map阶段和Reduce阶段之间，当Map的输出结果要被Reduce使用时，输出结果需要按关键字值（ke

2017-05-02

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