有关大数据的一些知识理解
1、简要说明大数据下的5个V
Volumn-大量：形容数据的量
Velocity-高速：形容数据增长速度
Variety-多样：形容数据类型是多样的
Value-价值密度：形容数据有价值的部分是很小的
Veracity-真实：形容数据都是真实发生的
2、大数据的特点
TB、PB级别的数据
持续的高速增长
半结构化、非结构化的数据
3、列存储比行存储的优势
海量数据查询时，不存在冗余列；
在存储数据时，类型统一（一列的数据类型只有一种），避免了转换类型的操作；
对于类似于性别的列，可以采用压缩成二进制的形式，例如男 男 女 -> 110
4、在分布式环境下数据存储的可靠性保证
引入副本冗余机制策略：例如Hadoop的HDFS，就是默认三个副本。当某个副本丢失时，可以利用其它副本进行恢复
利用纠删码技术，相比于副本策略，纠删码技术可以节省更多磁盘的空间，即有更高的磁盘利用率
简单介绍纠删码技术：一种数据恢复技术，编码容错技术。实现是通过在原始数据中加入新的校验数据，使得原始数据与校验数据之间产生关联。在一定程度上，可以实现数据的恢复
两者比较：
副本冗余机制：没有计算开销、恢复效率较高、带宽占用较少
纠删码：很大的计算开销、恢复效率较低、带宽占用大、比较适用于冷数据
Hadoop3.0引入纠删码技术
5、分布式环境中如何保障数据的一致性？
在分布式中，可能存在数据不唯一的问题，例如在一个节点上修改了部分数据，但未及时同步的其它节点，此时在其它节点上读取数据会读到旧数据，导致数据读取的不一致，这也是脏数据。为此，出现了2PC、3PC、Paxos等。
简要说明
2PC（二阶段提交协议，Two-Phase Commit）：简单的讲，二阶段提交将一个事务的处理过程分为了投票和执行两个阶段，其核心是对每个事务都采用先尝试后提交的处理方式。
3PC：2PC的改进，分成了三个阶段：决定阶段、准备提交阶段、执行阶段。
Paxos：类2PC算法，引入了“过半性”的投票理念，就是少数服从多数。支持分布式节点角色之间的轮换，即当协调者出现问题后，参与者可以变成协调者工作（选举机制），这样避免了单点问题（只有一个Leader时，Leader宕机）。
例如ZooKeeper中使用的ZAB（ZooKeeper Atomic Broadcast）协议就是一种改进，两种模式：消息原子广播（保证数据一致性）和崩溃恢复（避免单点问题）
6、数据库与数据仓库的比较
数据库目的是为线上系统提供实时数据，具有完整增删改查的能力，同时具有完整的事务能力。在处理时，尽量的避免冗余，提高存储和处理的效率；
数据仓库主要存储历史数据，做离线分析，存储的数据是多样化的，只支持一次写入多次查询，不强调事务的特性。在处理时，人为的制造冗余，用以提高查询的效率
7、传统关系型数据库的缺陷
1）高并发读写的瓶颈：数据操作只能达到万级别；
2）可扩展性的限制：在后期数据库进行扩展时，需要停机维护和数据迁移；
3）事务一致性的负面影响：数据库的一致性特性导致的性能的下降，在一些追求性能而不需要一致性时，一致性就带来了负面影响；
8、NoSQL数据库的优势
1）扩展性强：存储数据结构是Key-value形式，例如HBase的水平扩展性强；
2）并发性能好：具有良好的读写性能；
3）数据模型灵活：字段类型允许任意格式。
9、常见的存储结构
1）hash存储：以key-value实现的存储方式，支持增、删、改以及随机读取，但不支持顺序读取，因为存储进去的key-value是通过一定的计算存储的。例如HashMap；
2）B-Tree存储：支持对单条记录的增、删、盖、查操作，支持顺序查询。例如MySQL中实现的存储；
3）LSM（Log-Structured Merge Tree）：支持对单条记录的增、删、盖、查操作，支持顺序查询；通过批量存储技术规避磁盘随机写入问题。例如HBase。
LSM设计思想：将对数据的操作保持在内存中，当数据量在内存中到达指定的容量后，批量执行操作写入磁盘，这样明显提高了写操作速度。但是在读取数据时，为了数据的正确性，需要将内存中的操作与磁盘中的数据进行合并，才能保证正确的读取。